Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.10 2	0.09 40	0.21 58	0.14 1	0.10 68	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 11	0.11 19	0.09 18	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.09 274	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.08 172	0.06 76

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 24	0.16 7	0.08 9	0.12 8	0.13 41	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 34	0.09 18	0.11 1	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

DEFOM-Stereo	0.11 16	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.09 29	0.22 199	0.14 61	0.14 3	0.16 28	0.11 21	0.10 14	0.09 18	0.08 7	0.21 121	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

AdaDepth	0.11 16	0.09 40	0.20 51	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.13 41	0.16 4	0.13 13	0.10 11	0.10 14	0.09 18	0.09 18	0.19 86	0.12 46	0.05 9	0.05 30	0.06 24	0.06 84	0.05 4	0.05 22

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.11 16	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 34	0.06 1	0.15 16	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.05 22

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.18 49	0.09 29	0.15 24	0.11 16	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 34	0.07 2	0.17 45	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

LGtest1	0.10 2	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.08 9	0.13 13	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.11 11	0.08 195	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.06 76

IGEV-Stereo+	0.12 41	0.08 9	0.17 31	0.18 49	0.13 241	0.09 1	0.11 16	0.16 4	0.15 23	0.10 11	0.08 10	0.10 34	0.10 42	0.21 121	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.16 443	0.24 517

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 9	0.19 42	0.16 7	0.09 29	0.12 8	0.13 41	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 45	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 9	0.16 24	0.17 19	0.08 9	0.16 47	0.12 23	0.17 9	0.12 8	0.10 11	0.07 3	0.10 34	0.08 7	0.14 9	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.18 49	0.07 1	0.15 24	0.11 16	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 34	0.08 7	0.18 63	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

GREAT-IGEV	0.12 41	0.09 40	0.25 93	0.16 7	0.11 111	0.14 16	0.16 115	0.17 9	0.17 45	0.10 11	0.15 71	0.09 18	0.09 18	0.18 63	0.10 1	0.06 25	0.07 267	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.10 333

StereoAnything_RVC	0.13 52	0.37 509	0.36 213	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 23	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 42	0.20 102	0.10 1	0.09 274	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.24 505	0.05 22

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 9	0.19 42	0.16 7	0.09 29	0.12 8	0.13 41	0.18 14	0.13 13	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 7	0.16 32	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.04 1

S2M2	0.13 52	0.11 139	0.20 51	0.16 7	0.12 167	0.12 8	0.07 1	0.18 14	0.20 90	0.12 36	0.15 71	0.14 89	0.12 89	0.15 16	0.14 120	0.13 419	0.09 385	0.09 234	0.10 343	0.11 351	0.09 277

SGD-Stereo	0.11 16	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.07 1	0.17 66	0.13 41	0.18 14	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.11 48	0.12 89	0.18 63	0.11 11	0.08 195	0.04 2	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 213	0.72 545	0.70 459	0.17 19	0.08 9	0.15 24	0.15 85	0.18 14	0.16 28	0.13 49	0.12 29	0.09 18	0.08 7	0.16 32	0.13 86	0.35 536	0.04 2	0.08 157	0.07 140	0.11 351	0.23 512

zero-FE	0.16 118	0.08 9	0.81 481	0.19 88	0.18 407	0.12 8	0.15 85	0.19 18	0.19 68	0.10 11	0.10 14	0.13 66	0.12 89	0.21 121	0.19 248	0.08 195	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.19 481	0.06 76

asd	0.10 2	0.10 77	0.15 10	0.17 19	0.10 68	0.16 47	0.10 8	0.19 18	0.13 13	0.12 36	0.11 19	0.09 18	0.10 42	0.16 32	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.10 8	0.19 18	0.18 55	0.14 72	0.17 92	0.09 18	0.10 42	0.18 63	0.13 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

4w-stereo	0.10 2	0.10 77	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.10 8	0.19 18	0.13 13	0.12 36	0.12 29	0.08 3	0.11 66	0.16 32	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

LG-G_1	0.11 16	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.07 1	0.21 171	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 48	0.10 42	0.19 86	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

LG-G	0.11 16	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.07 1	0.21 171	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 48	0.10 42	0.19 86	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

AIO_test	0.12 41	0.09 40	0.20 51	0.19 88	0.11 111	0.15 24	0.17 151	0.19 18	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.14 89	0.09 18	0.20 102	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

SMoEStereo_RVC	0.13 52	0.10 77	0.22 67	0.19 88	0.10 68	0.19 113	0.17 151	0.19 18	0.19 68	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.11 66	0.24 157	0.16 168	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.06 76

UniTT-Stereo	0.14 76	0.10 77	0.30 138	0.21 192	0.13 241	0.17 66	0.13 41	0.19 18	0.18 55	0.15 84	0.20 126	0.10 34	0.11 66	0.18 63	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.08 172	0.06 76

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 24	0.16 7	0.08 9	0.11 4	0.09 2	0.20 27	0.12 8	0.11 21	0.11 19	0.08 3	0.08 7	0.23 146	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.06 76

2.5w	0.11 16	0.10 77	0.15 10	0.18 49	0.09 29	0.15 24	0.15 85	0.20 27	0.15 23	0.12 36	0.13 41	0.10 34	0.09 18	0.17 45	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

AIO_rvc	0.12 41	0.11 139	0.22 67	0.19 88	0.10 68	0.15 24	0.17 151	0.20 27	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.13 66	0.08 7	0.22 137	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.07 153

mms	0.13 52	0.11 139	0.19 42	0.19 88	0.12 167	0.16 47	0.17 151	0.20 27	0.17 45	0.13 49	0.17 92	0.14 89	0.09 18	0.24 157	0.14 120	0.06 25	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.07 110	0.07 153

ours_stereo	0.13 52	0.11 139	0.23 73	0.20 148	0.11 111	0.17 66	0.18 194	0.20 27	0.19 68	0.13 49	0.18 102	0.14 89	0.10 42	0.23 146	0.14 120	0.06 25	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.06 43	0.05 22

MGS-Stereo	0.14 76	0.11 139	0.32 158	0.19 88	0.11 111	0.18 87	0.17 151	0.20 27	0.22 118	0.14 72	0.24 165	0.15 105	0.10 42	0.18 63	0.12 46	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.10 303	0.06 76

LoS_RVC	0.13 52	0.10 77	0.19 42	0.18 49	0.16 365	0.20 144	0.18 194	0.20 27	0.17 45	0.13 49	0.19 110	0.12 55	0.15 155	0.17 45	0.13 86	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.12 391

4.25_new	0.11 16	0.11 139	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 16	0.11 139	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 16	0.11 139	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.21 34	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.06 43	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 16	0.11 139	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.21 34	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.06 43	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 16	0.11 139	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

IGEV	0.11 16	0.06 1	0.17 31	0.15 4	0.11 111	0.16 47	0.13 41	0.21 34	0.16 28	0.11 21	0.15 71	0.09 18	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.05 4	0.05 22

LG-Stereo	0.13 52	0.10 77	0.24 81	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.18 194	0.21 34	0.18 55	0.11 21	0.17 92	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.14 120	0.05 9	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.05 22

WCG-NET	0.14 76	0.09 40	0.23 73	0.18 49	0.08 9	0.18 87	0.17 151	0.21 34	0.28 198	0.18 135	0.21 138	0.15 105	0.12 89	0.18 63	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

U	1.00 546	0.09 40	0.21 58	0.21 192	3.68 574	6.12 578	0.14 61	0.21 34	0.21 105	0.11 21	0.11 19	0.10 34	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.07 69	0.05 30	5.42 582	2.90 580	0.07 110	0.06 76

RSM++	0.12 41	0.09 40	0.19 42	0.20 148	0.09 29	0.17 66	0.15 85	0.21 34	0.19 68	0.12 36	0.12 29	0.14 89	0.09 18	0.20 102	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.07 110	0.05 22

Replicate-Monster	0.12 41	0.10 77	0.32 158	0.16 7	0.08 9	0.17 66	0.10 8	0.22 44	0.19 68	0.11 21	0.10 14	0.10 34	0.09 18	0.19 86	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.08 219

3.25w_new	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.19 113	0.10 8	0.22 44	0.17 45	0.14 72	0.12 29	0.10 34	0.11 66	0.17 45	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.25w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.19 113	0.10 8	0.22 44	0.17 45	0.14 72	0.12 29	0.10 34	0.11 66	0.17 45	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.5w_stereo	0.11 16	0.10 77	0.14 4	0.17 19	0.09 29	0.17 66	0.09 2	0.22 44	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.09 18	0.11 66	0.19 86	0.13 86	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

111111	0.11 16	0.07 2	0.17 31	0.19 88	0.11 111	0.13 13	0.11 16	0.22 44	0.15 23	0.11 21	0.12 29	0.12 55	0.08 7	0.18 63	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.08 172	0.06 76

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 52	0.09 40	0.24 81	0.20 148	0.10 68	0.15 24	0.14 61	0.22 44	0.16 28	0.12 36	0.19 110	0.15 105	0.11 66	0.13 5	0.17 198	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 84	0.07 110	0.06 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 52	0.14 286	0.19 42	0.26 420	0.09 29	0.15 24	0.13 41	0.22 44	0.18 55	0.12 36	0.11 19	0.10 34	0.13 120	0.21 121	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.05 22

HUF	0.15 104	0.11 139	0.38 244	0.17 19	0.11 111	0.16 47	0.17 151	0.22 44	0.20 90	0.11 21	0.13 41	0.14 89	0.11 66	0.18 63	0.12 46	0.07 69	0.20 517	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.14 428

fffft	0.13 52	0.09 40	0.24 81	0.19 88	0.10 68	0.17 66	0.19 238	0.22 44	0.16 28	0.14 72	0.11 19	0.13 66	0.10 42	0.24 157	0.18 219	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.07 110	0.06 76
1: 1. 1
tt45	0.14 76	0.09 40	0.22 67	0.19 88	0.11 111	0.23 220	0.18 194	0.22 44	0.17 45	0.15 84	0.13 41	0.14 89	0.10 42	0.30 267	0.14 120	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.07 110	0.07 153

fffy	0.14 76	0.11 139	0.24 81	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.18 194	0.22 44	0.19 68	0.13 49	0.16 81	0.15 105	0.13 120	0.25 188	0.14 120	0.06 25	0.06 149	0.08 157	0.06 84	0.07 110	0.06 76

rvit_stereo_0083	0.16 118	0.12 181	0.26 101	0.21 192	0.13 241	0.17 66	0.17 151	0.22 44	0.34 272	0.16 106	0.21 138	0.19 153	0.16 171	0.21 121	0.16 168	0.11 362	0.10 410	0.10 307	0.08 215	0.09 238	0.07 153

rvit_stereo_0081	0.16 118	0.11 139	0.24 81	0.21 192	0.12 167	0.16 47	0.17 151	0.22 44	0.33 262	0.16 106	0.18 102	0.18 139	0.14 140	0.20 102	0.16 168	0.11 362	0.08 351	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.07 153

rvit_stereo_0082	0.16 118	0.11 139	0.24 81	0.21 192	0.12 167	0.16 47	0.17 151	0.22 44	0.33 262	0.16 106	0.18 102	0.18 139	0.14 140	0.20 102	0.16 168	0.11 362	0.08 351	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.07 153

IGEV-Stereo++	0.11 16	0.08 9	0.15 10	0.19 88	0.11 111	0.14 16	0.10 8	0.22 44	0.18 55	0.10 11	0.13 41	0.10 34	0.11 66	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

Occ-G	0.13 52	0.08 9	0.21 58	0.17 19	0.10 68	0.15 24	0.19 238	0.22 44	0.19 68	0.13 49	0.19 110	0.21 173	0.11 66	0.17 45	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.07 110	0.06 76

CAS	0.15 104	0.07 2	0.21 58	0.41 525	0.16 365	0.20 144	0.18 194	0.22 44	0.19 68	0.15 84	0.19 110	0.11 48	0.09 18	0.14 9	0.13 86	0.29 529	0.04 2	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.14 428

CREStereo++_RVC	0.15 104	0.08 9	0.26 101	0.17 19	0.11 111	0.18 87	0.13 41	0.22 44	0.30 229	0.21 155	0.30 221	0.13 66	0.11 66	0.16 32	0.15 144	0.07 69	0.04 2	0.06 24	0.15 470	0.06 43	0.05 22
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.15 104	0.18 377	0.28 121	0.22 251	0.10 68	0.22 199	0.15 85	0.22 44	0.27 183	0.22 161	0.26 183	0.14 89	0.12 89	0.16 32	0.13 86	0.08 195	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76

3.75w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.11 111	0.18 87	0.12 23	0.23 63	0.14 18	0.13 49	0.11 19	0.08 3	0.10 42	0.16 32	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 16	0.09 40	0.13 1	0.17 19	0.12 167	0.15 24	0.11 16	0.23 63	0.15 23	0.14 72	0.12 29	0.08 3	0.09 18	0.21 121	0.10 1	0.06 25	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

castereo++	0.13 52	0.10 77	0.18 37	0.18 49	0.10 68	0.27 286	0.13 41	0.23 63	0.23 136	0.11 21	0.13 41	0.16 122	0.10 42	0.18 63	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.05 4	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 233	0.08 9	0.23 73	0.19 88	0.19 428	0.28 305	0.24 389	0.23 63	0.21 105	0.20 144	0.23 152	0.28 270	0.49 495	0.26 204	0.18 219	0.09 274	0.08 351	0.18 489	0.13 448	0.17 460	0.17 461

rvit_stereo_0081_aga	0.16 118	0.14 286	0.28 121	0.21 192	0.13 241	0.19 113	0.17 151	0.23 63	0.24 151	0.17 118	0.21 138	0.19 153	0.13 120	0.19 86	0.14 120	0.11 362	0.08 351	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.07 153

GCAP-BAT	0.16 118	0.11 139	0.36 213	0.18 49	0.13 241	0.21 171	0.16 115	0.23 63	0.18 55	0.26 201	0.28 195	0.20 162	0.11 66	0.24 157	0.17 198	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.05 4	0.06 76

RAStereo	0.13 52	0.12 181	0.27 110	0.22 251	0.11 111	0.15 24	0.18 194	0.23 63	0.23 136	0.13 49	0.17 92	0.11 48	0.09 18	0.15 16	0.13 86	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.06 84	0.07 110	0.05 22

WCG-NET（raft）	0.14 76	0.09 40	0.23 73	0.17 19	0.08 9	0.19 113	0.16 115	0.23 63	0.26 173	0.18 135	0.19 110	0.20 162	0.12 89	0.21 121	0.12 46	0.06 25	0.06 149	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

RSM	0.12 41	0.09 40	0.20 51	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.23 63	0.18 55	0.13 49	0.13 41	0.15 105	0.09 18	0.21 121	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.05 22

AEACV	0.13 52	0.09 40	0.23 73	0.18 49	0.19 428	0.19 113	0.16 115	0.23 63	0.14 18	0.13 49	0.17 92	0.13 66	0.16 171	0.16 32	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.08 215	0.07 110	0.06 76

CES	0.14 76	0.08 9	0.19 42	0.17 19	0.22 469	0.18 87	0.16 115	0.23 63	0.19 68	0.14 72	0.17 92	0.14 89	0.10 42	0.18 63	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.08 172	0.18 474

MC-Stereo	0.14 76	0.09 40	0.25 93	0.21 192	0.09 29	0.18 87	0.16 115	0.23 63	0.19 68	0.18 135	0.23 152	0.16 122	0.13 120	0.22 137	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.05 22

GLC_STEREO	0.15 104	0.10 77	0.24 81	0.21 192	0.09 29	0.17 66	0.15 85	0.23 63	0.27 183	0.17 118	0.20 126	0.17 129	0.11 66	0.23 146	0.16 168	0.07 69	0.09 385	0.09 234	0.08 215	0.07 110	0.06 76

TANstereo	0.15 104	0.09 40	0.28 121	0.16 7	0.08 9	0.25 256	0.14 61	0.23 63	0.28 198	0.24 181	0.30 221	0.16 122	0.12 89	0.17 45	0.13 86	0.08 195	0.07 267	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.07 153

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 9	0.13 1	0.17 19	0.08 9	0.13 13	0.12 23	0.24 77	0.19 68	0.09 5	0.11 19	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

asda	0.11 16	0.11 139	0.16 24	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.24 77	0.16 28	0.11 21	0.11 19	0.08 3	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

DilatedVolume-Stereo	0.14 76	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.09 29	0.21 171	0.14 61	0.24 77	0.21 105	0.21 155	0.21 138	0.15 105	0.14 140	0.23 146	0.15 144	0.07 69	0.06 149	0.06 24	0.06 84	0.05 4	0.05 22

MonSter	0.10 2	0.08 9	0.13 1	0.17 19	0.08 9	0.14 16	0.12 23	0.24 77	0.19 68	0.09 5	0.11 19	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

999	0.14 76	0.08 9	0.24 81	0.19 88	0.11 111	0.20 144	0.17 151	0.24 77	0.18 55	0.13 49	0.16 81	0.14 89	0.11 66	0.36 307	0.15 144	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.07 153

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 4	0.17 19	0.08 9	0.09 1	0.13 41	0.24 77	0.13 13	0.10 11	0.09 11	0.09 18	0.08 7	0.18 63	0.12 46	0.07 69	0.06 149	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

trnet	0.13 52	0.08 9	0.21 58	0.15 4	0.07 1	0.21 171	0.12 23	0.24 77	0.24 151	0.16 106	0.21 138	0.15 105	0.13 120	0.18 63	0.13 86	0.08 195	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.05 22

FlowAnything_test	0.14 76	0.11 139	0.21 58	0.21 192	0.12 167	0.17 66	0.16 115	0.25 84	0.16 28	0.15 84	0.13 41	0.15 105	0.14 140	0.18 63	0.16 168	0.10 323	0.07 267	0.11 364	0.12 421	0.08 172	0.09 277

water-stereo	0.13 52	0.08 9	0.20 51	0.19 88	0.10 68	0.17 66	0.14 61	0.25 84	0.19 68	0.17 118	0.23 152	0.15 105	0.15 155	0.12 2	0.13 86	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.05 22

qwe	0.11 16	0.10 77	0.14 4	0.17 19	0.10 68	0.15 24	0.12 23	0.25 84	0.17 45	0.14 72	0.13 41	0.09 18	0.09 18	0.18 63	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.75w_new	0.11 16	0.09 40	0.14 4	0.16 7	0.09 29	0.15 24	0.12 23	0.25 84	0.16 28	0.14 72	0.13 41	0.08 3	0.10 42	0.16 32	0.13 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

1w_stereo	0.12 41	0.08 9	0.14 4	0.18 49	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.25 84	0.21 105	0.13 49	0.16 81	0.08 3	0.12 89	0.16 32	0.13 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

monsterstereo	0.11 16	0.09 40	0.14 4	0.19 88	0.12 167	0.14 16	0.12 23	0.25 84	0.17 45	0.13 49	0.16 81	0.08 3	0.09 18	0.19 86	0.11 11	0.05 9	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.05 4	0.04 1

MaDis-Stereo	0.14 76	0.13 243	0.26 101	0.19 88	0.14 283	0.16 47	0.13 41	0.25 84	0.21 105	0.13 49	0.14 68	0.14 89	0.11 66	0.17 45	0.17 198	0.08 195	0.07 267	0.08 157	0.06 84	0.07 110	0.06 76

CREStereo	0.13 52	0.08 9	0.21 58	0.14 1	0.08 9	0.22 199	0.15 85	0.25 84	0.24 151	0.16 106	0.21 138	0.14 89	0.13 120	0.18 63	0.13 86	0.09 274	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 104	0.08 9	0.23 73	0.15 4	0.09 29	0.23 220	0.16 115	0.25 84	0.23 136	0.17 118	0.21 138	0.16 122	0.14 140	0.22 137	0.13 86	0.29 529	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76

GASTEREO	0.13 52	0.12 181	0.21 58	0.23 298	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.26 93	0.18 55	0.17 118	0.16 81	0.11 48	0.13 120	0.19 86	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.07 140	0.06 43	0.06 76

MSCF	0.13 52	0.12 181	0.21 58	0.22 251	0.10 68	0.16 47	0.15 85	0.26 93	0.18 55	0.17 118	0.16 81	0.11 48	0.13 120	0.18 63	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.07 140	0.06 43	0.06 76

MoCha-V2	0.13 52	0.08 9	0.26 101	0.23 298	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.26 93	0.16 28	0.15 84	0.15 71	0.13 66	0.14 140	0.20 102	0.11 11	0.06 25	0.07 267	0.06 24	0.06 84	0.06 43	0.05 22

testlalala	0.15 104	0.10 77	0.36 213	0.19 88	0.12 167	0.23 220	0.16 115	0.26 93	0.19 68	0.24 181	0.19 110	0.14 89	0.11 66	0.16 32	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.05 4	0.05 22

GCAP-Stereo	0.14 76	0.14 286	0.33 174	0.20 148	0.09 29	0.21 171	0.10 8	0.26 93	0.20 90	0.18 135	0.19 110	0.15 105	0.13 120	0.17 45	0.13 86	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.06 76

LoS	0.14 76	0.08 9	0.27 110	0.16 7	0.09 29	0.22 199	0.14 61	0.26 93	0.26 173	0.15 84	0.18 102	0.18 139	0.13 120	0.22 137	0.14 120	0.08 195	0.06 149	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.18 160	0.12 181	0.34 183	0.23 298	0.12 167	0.18 87	0.22 342	0.26 93	0.24 151	0.24 181	0.47 418	0.22 185	0.13 120	0.24 157	0.16 168	0.06 25	0.05 30	0.09 234	0.09 301	0.07 110	0.05 22

GMOStereo	0.18 160	0.14 286	0.30 138	0.22 251	0.12 167	0.20 144	0.27 424	0.26 93	0.28 198	0.31 295	0.32 244	0.26 246	0.17 197	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 267	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.05 22

error version	0.18 160	0.14 286	0.30 138	0.22 251	0.12 167	0.20 144	0.27 424	0.26 93	0.28 198	0.31 295	0.32 244	0.26 246	0.17 197	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 267	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.05 22

test-v	0.18 160	0.14 286	0.30 138	0.22 251	0.12 167	0.20 144	0.27 424	0.26 93	0.28 198	0.31 295	0.32 244	0.26 246	0.17 197	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 267	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.05 22

RAFT-345	0.21 233	0.10 77	0.46 339	0.22 251	0.11 111	0.20 144	0.16 115	0.26 93	0.25 164	0.27 210	0.66 493	0.21 173	0.16 171	0.55 382	0.21 286	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.06 43	0.06 76

test-2	0.18 160	0.14 286	0.30 138	0.22 251	0.12 167	0.20 144	0.27 424	0.26 93	0.28 198	0.31 295	0.32 244	0.26 246	0.17 197	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 267	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.05 22

depthmonostereo	0.14 76	0.09 40	0.19 42	0.19 88	0.08 9	0.20 144	0.15 85	0.27 105	0.23 136	0.16 106	0.18 102	0.14 89	0.17 197	0.19 86	0.13 86	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.05 22

3w_stereo	0.12 41	0.11 139	0.18 37	0.18 49	0.08 9	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.19 68	0.12 36	0.12 29	0.07 1	0.12 89	0.15 16	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

2w_stereo	0.11 16	0.10 77	0.15 10	0.18 49	0.08 9	0.16 47	0.14 61	0.27 105	0.20 90	0.14 72	0.14 68	0.08 3	0.11 66	0.13 5	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 136	0.11 139	0.26 101	0.16 7	0.09 29	0.27 286	0.19 238	0.27 105	0.20 90	0.22 161	0.28 195	0.21 173	0.22 266	0.37 310	0.22 306	0.06 25	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.06 43	0.07 153

MM-Stereo_test2	0.15 104	0.10 77	0.44 320	0.23 298	0.11 111	0.21 171	0.21 316	0.27 105	0.22 118	0.15 84	0.16 81	0.13 66	0.11 66	0.20 102	0.13 86	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.05 22

AIO-Stereo	0.13 52	0.10 77	0.22 67	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.16 28	0.13 49	0.15 71	0.13 66	0.08 7	0.18 63	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.06 76

H2IRNET	0.18 160	0.13 243	0.35 193	0.21 192	0.12 167	0.20 144	0.15 85	0.27 105	0.30 229	0.17 118	0.31 235	0.25 225	0.20 246	0.24 157	0.18 219	0.07 69	0.06 149	0.09 234	0.10 343	0.09 238	0.06 76

ff7	0.14 76	0.12 181	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.27 105	0.20 90	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.07 153

IGEVStereo-DCA	0.14 76	0.11 139	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.20 144	0.18 194	0.27 105	0.20 90	0.15 84	0.12 29	0.14 89	0.12 89	0.28 236	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.07 153

ffff	0.14 76	0.12 181	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.27 105	0.20 90	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.07 153

11t	0.14 76	0.12 181	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.27 105	0.20 90	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.07 153

plain	0.17 136	0.13 243	0.43 311	0.21 192	0.13 241	0.16 47	0.17 151	0.27 105	0.22 118	0.16 106	0.26 183	0.13 66	0.16 171	0.27 223	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.07 140	0.10 303	0.07 153

CASnet	0.14 76	0.12 181	0.22 67	0.22 251	0.08 9	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.25 164	0.22 161	0.20 126	0.15 105	0.11 66	0.17 45	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.11 364	0.09 301	0.08 172	0.05 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.12 41	0.09 40	0.22 67	0.19 88	0.10 68	0.15 24	0.14 61	0.27 105	0.15 23	0.13 49	0.14 68	0.13 66	0.08 7	0.21 121	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.05 22

EGLCR-Stereo	0.13 52	0.08 9	0.20 51	0.18 49	0.09 29	0.21 171	0.13 41	0.27 105	0.21 105	0.13 49	0.10 14	0.15 105	0.09 18	0.20 102	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.06 76

ProNet	0.14 76	0.12 181	0.25 93	0.19 88	0.11 111	0.19 113	0.19 238	0.27 105	0.20 90	0.14 72	0.13 41	0.13 66	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.07 110	0.07 153

ccc-4	0.14 76	0.12 181	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.27 105	0.20 90	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.07 153

RAFT-RH_RVC	0.25 338	0.11 139	0.45 331	0.21 192	0.12 167	0.25 256	0.14 61	0.27 105	0.27 183	0.38 405	1.15 538	0.23 205	0.17 197	0.57 397	0.24 336	0.07 69	0.05 30	0.10 307	0.07 140	0.06 43	0.07 153

sCroCo_RVC	0.18 160	0.14 286	0.49 361	0.27 448	0.18 407	0.22 199	0.17 151	0.27 105	0.23 136	0.14 72	0.22 148	0.17 129	0.14 140	0.21 121	0.15 144	0.10 323	0.11 434	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.09 277

Reg-Stereo(zero)	0.16 118	0.07 2	0.36 213	0.19 88	0.10 68	0.19 113	0.14 61	0.28 124	0.24 151	0.22 161	0.20 126	0.24 217	0.18 222	0.21 121	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 84	0.06 43	0.06 76

rvit_stereo_0080	0.15 104	0.13 243	0.25 93	0.19 88	0.13 241	0.15 24	0.20 285	0.28 124	0.24 151	0.15 84	0.17 92	0.19 153	0.13 120	0.19 86	0.15 144	0.11 362	0.08 351	0.08 157	0.08 215	0.10 303	0.07 153

rvit_stereo_ft	0.17 136	0.14 286	0.30 138	0.25 386	0.14 283	0.17 66	0.21 316	0.28 124	0.26 173	0.16 106	0.19 110	0.20 162	0.16 171	0.22 137	0.17 198	0.11 362	0.07 267	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.07 153

whm_eth	0.15 104	0.13 243	0.25 93	0.19 88	0.13 241	0.15 24	0.20 285	0.28 124	0.24 151	0.15 84	0.17 92	0.19 153	0.13 120	0.19 86	0.15 144	0.11 362	0.08 351	0.08 157	0.08 215	0.10 303	0.07 153

MIF-Stereo (partial)	0.16 118	0.10 77	0.34 183	0.21 192	0.15 333	0.15 24	0.13 41	0.28 124	0.25 164	0.17 118	0.26 183	0.15 105	0.16 171	0.25 188	0.17 198	0.09 274	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.09 238	0.08 219

4D-IteraStereo	0.17 136	0.16 344	0.50 372	0.21 192	0.14 283	0.19 113	0.17 151	0.28 124	0.28 198	0.23 167	0.20 126	0.20 162	0.11 66	0.19 86	0.14 120	0.06 25	0.04 2	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.06 76

anonymousdsp	0.14 76	0.12 181	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.28 124	0.20 90	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.08 172	0.07 153

CroCo-Stereo Lap2	0.15 104	0.15 319	0.28 121	0.25 386	0.18 407	0.11 4	0.19 238	0.28 124	0.21 105	0.13 49	0.16 81	0.15 105	0.12 89	0.17 45	0.14 120	0.07 69	0.07 267	0.08 157	0.06 84	0.08 172	0.07 153

IGEV-Stereo	0.14 76	0.12 181	0.27 110	0.19 88	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.28 124	0.20 90	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 157	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.08 172	0.07 153
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DEmStereo	0.26 354	0.09 40	0.47 347	0.19 88	0.12 167	0.30 343	0.25 406	0.28 124	0.36 301	0.36 383	0.58 468	0.25 225	0.48 494	0.53 374	0.44 457	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.06 43	0.07 153

DeepStereo_RVC	0.18 160	0.11 139	0.40 267	0.21 192	0.11 111	0.19 113	0.16 115	0.28 124	0.22 118	0.27 210	0.27 190	0.23 205	0.28 364	0.24 157	0.18 219	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.07 140	0.09 238	0.10 333

xyz-stereo-finetune	0.16 118	0.12 181	0.23 73	0.16 7	0.08 9	0.23 220	0.20 285	0.29 135	0.31 241	0.19 140	0.22 148	0.19 153	0.15 155	0.29 252	0.20 263	0.06 25	0.06 149	0.08 157	0.06 84	0.06 43	0.06 76

xyz-stereo	1.40 557	0.10 77	17.09 587	0.18 49	0.07 1	4.78 573	0.18 194	0.29 135	0.34 272	0.36 383	2.81 571	0.40 389	0.29 379	0.56 393	0.24 336	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.06 84	0.06 43	0.05 22

GIP-stereo	0.12 41	0.09 40	0.20 51	0.19 88	0.11 111	0.16 47	0.14 61	0.29 135	0.18 55	0.11 21	0.16 81	0.13 66	0.09 18	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

rvit_0105_6	0.19 198	0.14 286	0.34 183	0.23 298	0.14 283	0.18 87	0.20 285	0.29 135	0.37 312	0.18 135	0.22 148	0.23 205	0.17 197	0.26 204	0.17 198	0.15 458	0.13 463	0.13 423	0.11 382	0.11 351	0.08 219

IGEV++	0.13 52	0.10 77	0.23 73	0.21 192	0.10 68	0.15 24	0.15 85	0.29 135	0.16 28	0.12 36	0.15 71	0.12 55	0.12 89	0.17 45	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.07 153

MyStereo07	0.16 118	0.12 181	0.26 101	0.22 251	0.14 283	0.25 256	0.23 367	0.29 135	0.21 105	0.15 84	0.13 41	0.12 55	0.13 120	0.25 188	0.13 86	0.07 69	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.08 219

DisPM	0.19 198	0.10 77	0.35 193	0.23 298	0.13 241	0.18 87	0.20 285	0.29 135	0.29 217	0.33 330	0.34 274	0.23 205	0.16 171	0.33 287	0.16 168	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.07 110	0.11 368

PFNet+	0.20 213	0.10 77	0.37 225	0.21 192	0.12 167	0.17 66	0.19 238	0.29 135	0.34 272	0.33 330	0.32 244	0.24 217	0.16 171	0.32 280	0.17 198	0.10 323	0.07 267	0.11 364	0.10 343	0.08 172	0.12 391

Patchmatch Stereo++	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.29 208	0.25 225	0.17 197	0.26 204	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 160	0.11 139	0.35 193	0.23 298	0.11 111	0.24 242	0.20 285	0.29 135	0.26 173	0.26 201	0.25 173	0.25 225	0.18 222	0.34 293	0.18 219	0.07 69	0.06 149	0.09 234	0.07 140	0.09 238	0.08 219

PSM-adaLoss	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.16 115	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.29 208	0.25 225	0.18 222	0.24 157	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

ROB_FTStereo_v2	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.16 115	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.29 208	0.25 225	0.17 197	0.24 157	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

ROB_FTStereo	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.28 195	0.25 225	0.17 197	0.24 157	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

HUI-Stereo	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.28 195	0.25 225	0.17 197	0.22 137	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

iGMRVC	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.29 208	0.25 225	0.17 197	0.27 223	0.17 198	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

iRAFT	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.29 208	0.25 225	0.17 197	0.26 204	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

CRE-IMP	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.11 111	0.24 242	0.17 151	0.29 135	0.21 105	0.27 210	0.26 183	0.24 217	0.17 197	0.23 146	0.18 219	0.08 195	0.05 30	0.10 307	0.07 140	0.10 303	0.10 333

RAFT-IKP	0.18 160	0.12 181	0.37 225	0.22 251	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.29 135	0.22 118	0.28 220	0.29 208	0.25 225	0.18 222	0.25 188	0.16 168	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

GMStereo	0.19 198	0.25 450	0.40 267	0.21 192	0.12 167	0.22 199	0.19 238	0.29 135	0.40 352	0.25 189	0.23 152	0.16 122	0.15 155	0.25 188	0.19 248	0.09 274	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.10 303	0.08 219
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	0.15 104	0.11 139	0.30 138	0.21 192	0.09 29	0.17 66	0.16 115	0.30 154	0.19 68	0.15 84	0.25 173	0.17 129	0.09 18	0.21 121	0.12 46	0.06 25	0.07 267	0.07 78	0.05 42	0.08 172	0.06 76

SCV_C0	0.14 76	0.11 139	0.25 93	0.19 88	0.12 167	0.15 24	0.16 115	0.30 154	0.22 118	0.13 49	0.15 71	0.13 66	0.09 18	0.24 157	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.06 84	0.09 238	0.06 76

castereo	0.14 76	0.10 77	0.19 42	0.18 49	0.10 68	0.20 144	0.19 238	0.30 154	0.27 183	0.13 49	0.18 102	0.16 122	0.16 171	0.15 16	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 84	0.06 43	0.05 22

gcap-zeroshot	0.17 136	0.11 139	0.36 213	0.20 148	0.12 167	0.26 276	0.16 115	0.30 154	0.22 118	0.26 201	0.20 126	0.30 296	0.14 140	0.20 102	0.13 86	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.06 76

test_for_model	0.29 393	0.89 554	0.34 183	0.69 547	0.49 538	0.20 144	0.16 115	0.30 154	0.23 136	0.28 220	0.15 71	0.13 66	0.11 66	0.17 45	0.13 86	0.29 529	0.10 410	0.06 24	0.04 1	0.86 558	0.18 474

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 136	0.13 243	0.24 81	0.19 88	0.13 241	0.24 242	0.17 151	0.30 154	0.37 312	0.43 455	0.17 92	0.13 66	0.12 89	0.19 86	0.15 144	0.08 195	0.07 267	0.09 234	0.07 140	0.09 238	0.08 219

DCRE	0.20 213	0.13 243	0.40 267	0.21 192	0.15 333	0.20 144	0.19 238	0.30 154	0.27 183	0.22 161	0.80 514	0.23 205	0.16 171	0.23 146	0.15 144	0.07 69	0.07 267	0.07 78	0.08 215	0.07 110	0.06 76

test-3	0.16 118	0.09 40	0.31 152	0.21 192	0.11 111	0.18 87	0.16 115	0.30 154	0.27 183	0.26 201	0.16 81	0.22 185	0.12 89	0.26 204	0.18 219	0.06 25	0.04 2	0.08 157	0.08 215	0.06 43	0.06 76

test_1	0.16 118	0.09 40	0.31 152	0.21 192	0.11 111	0.18 87	0.16 115	0.30 154	0.27 183	0.25 189	0.16 81	0.22 185	0.12 89	0.26 204	0.18 219	0.06 25	0.04 2	0.08 157	0.08 215	0.06 43	0.06 76

AAGNet	0.33 427	0.11 139	0.37 225	0.25 386	0.16 365	0.20 144	0.19 238	0.30 154	0.27 183	0.35 367	0.35 285	0.27 255	0.30 392	0.44 335	2.66 570	0.08 195	0.05 30	0.10 307	0.07 140	0.08 172	0.06 76

AnonymousM	0.17 136	0.19 393	0.24 81	0.18 49	0.10 68	0.18 87	0.17 151	0.30 154	0.23 136	0.26 201	0.20 126	0.18 139	0.14 140	0.19 86	0.14 120	0.09 274	0.06 149	0.38 534	0.15 470	0.06 43	0.05 22

SCV	0.14 76	0.14 286	0.24 81	0.21 192	0.11 111	0.15 24	0.16 115	0.31 165	0.18 55	0.11 21	0.15 71	0.13 66	0.10 42	0.23 146	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.06 76

Pointernet	0.13 52	0.07 2	0.27 110	0.19 88	0.11 111	0.20 144	0.12 23	0.31 165	0.24 151	0.15 84	0.15 71	0.13 66	0.11 66	0.17 45	0.13 86	0.08 195	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

LL-Strereo2	0.18 160	0.18 377	0.39 259	0.22 251	0.12 167	0.24 242	0.13 41	0.31 165	0.23 136	0.24 181	0.20 126	0.24 217	0.12 89	0.26 204	0.15 144	0.06 25	0.06 149	0.12 402	0.09 301	0.08 172	0.07 153

test_3	0.18 160	0.11 139	0.32 158	0.24 349	0.11 111	0.22 199	0.25 406	0.31 165	0.31 241	0.25 189	0.18 102	0.23 205	0.13 120	0.25 188	0.19 248	0.06 25	0.05 30	0.09 234	0.10 343	0.07 110	0.06 76

ASMatch	0.23 280	0.11 139	0.51 383	0.24 349	0.14 283	0.19 113	0.17 151	0.31 165	0.28 198	0.28 220	0.68 497	0.27 255	0.26 329	0.50 356	0.22 306	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.06 43	0.11 368

SST-Stereo	0.21 233	0.10 77	0.37 225	0.24 349	0.13 241	0.19 113	0.17 151	0.31 165	0.24 151	0.34 350	0.33 265	0.29 280	0.25 320	0.56 393	0.17 198	0.08 195	0.05 30	0.10 307	0.08 215	0.09 238	0.07 153

RAFT_R40	0.21 233	0.10 77	0.37 225	0.24 349	0.13 241	0.18 87	0.18 194	0.31 165	0.29 217	0.33 330	0.33 265	0.30 296	0.24 299	0.55 382	0.18 219	0.08 195	0.05 30	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.07 153

Pruner-Stereo	0.19 198	0.11 139	0.34 183	0.29 472	0.12 167	0.19 113	0.17 151	0.31 165	0.29 217	0.33 330	0.32 244	0.25 225	0.15 155	0.24 157	0.21 286	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.09 277

TestStereo	0.21 233	0.19 393	0.40 267	0.25 386	0.10 68	0.22 199	0.21 316	0.31 165	0.31 241	0.23 167	0.34 274	0.22 185	0.18 222	0.62 427	0.18 219	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.07 140	0.11 351	0.06 76

RALCasStereoNet	0.18 160	0.15 319	0.33 174	0.21 192	0.14 283	0.21 171	0.18 194	0.31 165	0.25 164	0.21 155	0.29 208	0.22 185	0.15 155	0.27 223	0.17 198	0.08 195	0.10 410	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.09 277

UGAM	0.26 354	0.14 286	0.45 331	0.25 386	0.12 167	0.23 220	0.25 406	0.32 175	0.41 362	0.31 295	0.42 365	0.41 396	0.22 266	0.92 516	0.22 306	0.08 195	0.06 149	0.14 449	0.12 421	0.10 303	0.07 153

MSKI-zero shot	0.17 136	0.09 40	0.43 311	0.20 148	0.11 111	0.21 171	0.15 85	0.32 175	0.21 105	0.23 167	0.24 165	0.23 205	0.10 42	0.31 274	0.13 86	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.06 76

knoymous	0.17 136	0.09 40	0.32 158	0.17 19	0.11 111	0.21 171	0.17 151	0.32 175	0.23 136	0.23 167	0.28 195	0.27 255	0.16 171	0.23 146	0.16 168	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.06 84	0.09 238	0.09 277

Selective-RAFT	0.17 136	0.12 181	0.30 138	0.24 349	0.10 68	0.29 326	0.15 85	0.32 175	0.31 241	0.17 118	0.17 92	0.21 173	0.18 222	0.28 236	0.17 198	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.07 140	0.08 172	0.06 76

RAFT_CTSACE	0.21 233	0.16 344	0.41 290	0.25 386	0.15 333	0.22 199	0.24 389	0.32 175	0.28 198	0.33 330	0.51 434	0.29 280	0.17 197	0.32 280	0.13 86	0.06 25	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.06 76

UDGNet	0.23 280	0.31 492	0.38 244	0.24 349	0.14 283	0.24 242	0.18 194	0.32 175	0.43 376	0.29 247	0.28 195	0.24 217	0.19 237	0.29 252	0.20 263	0.15 458	0.07 267	0.21 503	0.11 382	0.14 421	0.10 333

dd	0.22 263	0.26 461	0.40 267	0.22 251	0.12 167	0.25 256	0.21 316	0.32 175	0.44 391	0.29 247	0.28 195	0.25 225	0.16 171	0.30 267	0.25 346	0.12 400	0.07 267	0.10 307	0.08 215	0.11 351	0.09 277

THIR-Stereo	0.29 393	0.12 181	0.41 290	0.19 88	0.11 111	0.28 305	0.72 546	0.32 175	0.35 288	0.37 390	0.65 491	0.34 330	0.50 497	0.57 397	0.45 460	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.09 301	0.07 110	0.07 153

CroCo-Stereo	0.14 76	0.13 243	0.24 81	0.25 386	0.11 111	0.11 4	0.18 194	0.32 175	0.23 136	0.12 36	0.12 29	0.18 139	0.12 89	0.14 9	0.13 86	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.06 76
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rafts_anoy	0.18 160	0.15 319	0.35 193	0.22 251	0.14 283	0.19 113	0.17 151	0.32 175	0.30 229	0.23 167	0.25 173	0.20 162	0.16 171	0.22 137	0.19 248	0.08 195	0.07 267	0.10 307	0.12 421	0.09 238	0.08 219

iRaftStereo_RVC	0.16 118	0.12 181	0.26 101	0.21 192	0.11 111	0.20 144	0.17 151	0.32 175	0.23 136	0.20 144	0.25 173	0.18 139	0.12 89	0.20 102	0.15 144	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.09 301	0.08 172	0.07 153

raftrobust	0.16 118	0.13 243	0.29 131	0.22 251	0.15 333	0.19 113	0.13 41	0.32 175	0.26 173	0.26 201	0.20 126	0.19 153	0.17 197	0.21 121	0.15 144	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.07 153

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 136	0.14 286	0.32 158	0.20 148	0.09 29	0.19 113	0.17 151	0.32 175	0.30 229	0.25 189	0.33 265	0.20 162	0.17 197	0.19 86	0.15 144	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.07 110	0.05 22

Gwc-CoAtRS	0.17 136	0.10 77	0.37 225	0.20 148	0.12 167	0.19 113	0.15 85	0.32 175	0.28 198	0.23 167	0.23 152	0.27 255	0.15 155	0.20 102	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.06 76

MM-Stereo_test1	0.17 136	0.10 77	0.39 259	0.23 298	0.11 111	0.20 144	0.22 342	0.33 189	0.29 217	0.22 161	0.21 138	0.15 105	0.14 140	0.23 146	0.13 86	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.09 238	0.06 76

rvit_0105_4	0.20 213	0.15 319	0.38 244	0.23 298	0.14 283	0.20 144	0.22 342	0.33 189	0.39 336	0.19 140	0.24 165	0.25 225	0.19 237	0.27 223	0.17 198	0.16 473	0.13 463	0.13 423	0.11 382	0.11 351	0.08 219

RAFT-Test	0.17 136	0.10 77	0.38 244	0.19 88	0.12 167	0.25 256	0.17 151	0.33 189	0.23 136	0.23 167	0.29 208	0.27 255	0.14 140	0.20 102	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.06 76

dad	0.28 382	0.31 492	0.44 320	0.21 192	0.14 283	0.30 343	0.20 285	0.33 189	0.49 443	0.44 462	0.44 389	0.45 424	0.21 253	0.41 326	0.26 359	0.20 504	0.11 434	0.20 501	0.11 382	0.14 421	0.10 333

DRaft	0.24 310	0.10 77	0.34 183	0.18 49	0.12 167	0.28 305	0.23 367	0.33 189	0.39 336	0.38 405	0.61 482	0.21 173	0.41 462	0.48 347	0.42 451	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.08 219

cross-raft	0.17 136	0.12 181	0.41 290	0.23 298	0.10 68	0.20 144	0.24 389	0.33 189	0.23 136	0.23 167	0.28 195	0.29 280	0.15 155	0.17 45	0.15 144	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.05 22

AFF-stereo	0.18 160	0.15 319	0.32 158	0.21 192	0.10 68	0.18 87	0.18 194	0.33 189	0.27 183	0.25 189	0.37 304	0.25 225	0.17 197	0.24 157	0.15 144	0.06 25	0.05 30	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.05 22

aanetorigin	0.39 466	0.29 478	1.09 525	0.24 349	0.19 428	0.28 305	0.37 491	0.33 189	0.47 424	0.94 537	0.82 517	0.52 462	0.54 503	0.49 352	0.50 477	0.11 362	0.09 385	0.10 307	0.10 343	0.16 443	0.15 440

HI	0.20 213	0.13 243	0.33 174	0.18 49	0.15 333	0.17 66	0.16 115	0.34 197	0.21 105	0.37 390	0.39 331	0.36 349	0.24 299	0.29 252	0.21 286	0.06 25	0.05 30	0.08 157	0.09 301	0.09 238	0.07 153

CoSv	0.20 213	0.13 243	0.33 174	0.18 49	0.15 333	0.17 66	0.16 115	0.34 197	0.21 105	0.37 390	0.39 331	0.36 349	0.24 299	0.29 252	0.21 286	0.06 25	0.05 30	0.08 157	0.09 301	0.09 238	0.07 153

tg	0.16 118	0.11 139	0.25 93	0.21 192	0.11 111	0.23 220	0.15 85	0.34 197	0.24 151	0.20 144	0.25 173	0.19 153	0.12 89	0.24 157	0.15 144	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.09 301	0.08 172	0.07 153

model_zeroshot	0.17 136	0.11 139	0.39 259	0.20 148	0.12 167	0.24 242	0.15 85	0.34 197	0.22 118	0.30 278	0.20 126	0.22 185	0.12 89	0.24 157	0.14 120	0.08 195	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.07 110	0.07 153

DCVSM-stereo	0.24 310	0.13 243	0.52 387	0.20 148	0.14 283	0.26 276	0.13 41	0.34 197	0.34 272	0.41 439	0.33 265	0.47 434	0.29 379	0.30 267	0.22 306	0.10 323	0.10 410	0.11 364	0.10 343	0.12 388	0.15 440

testlalala2	0.18 160	0.10 77	0.50 372	0.36 512	0.25 497	0.23 220	0.14 61	0.34 197	0.24 151	0.25 189	0.25 173	0.21 173	0.12 89	0.16 32	0.16 168	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.06 76

AE-Stereo	0.17 136	0.11 139	0.31 152	0.24 349	0.14 283	0.23 220	0.18 194	0.34 197	0.29 217	0.15 84	0.25 173	0.21 173	0.13 120	0.20 102	0.14 120	0.07 69	0.08 351	0.09 234	0.10 343	0.07 110	0.06 76

IGEV_Zeroshot_test	0.18 160	0.10 77	0.65 442	0.20 148	0.12 167	0.19 113	0.15 85	0.34 197	0.19 68	0.28 220	0.22 148	0.27 255	0.13 120	0.23 146	0.18 219	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.06 76

testlalala_base	0.20 213	0.13 243	0.35 193	0.25 386	0.15 333	0.25 256	0.16 115	0.34 197	0.17 45	0.19 140	0.26 183	0.17 129	0.14 140	0.18 63	0.16 168	0.39 541	0.09 385	0.07 78	0.05 42	0.45 536	0.08 219

HH	0.18 160	0.12 181	0.55 400	0.22 251	0.12 167	0.18 87	0.18 194	0.34 197	0.19 68	0.20 144	0.24 165	0.34 330	0.18 222	0.29 252	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.07 110	0.06 76

HanStereo	0.18 160	0.12 181	0.55 400	0.22 251	0.12 167	0.18 87	0.18 194	0.34 197	0.19 68	0.20 144	0.24 165	0.34 330	0.18 222	0.29 252	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.07 110	0.06 76

riskmin	0.18 160	0.09 40	0.34 183	0.18 49	0.12 167	0.24 242	0.16 115	0.34 197	0.28 198	0.21 155	0.23 152	0.33 323	0.24 299	0.23 146	0.17 198	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.06 84	0.10 303	0.10 333

ADStereo(finetuned)	0.19 198	0.13 243	0.49 361	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 194	0.34 197	0.39 336	0.29 247	0.31 235	0.18 139	0.31 408	0.21 121	0.19 248	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.07 153

CrosDoStereo	0.31 409	0.10 77	0.49 361	0.18 49	0.12 167	0.22 199	1.11 568	0.34 197	0.37 312	0.38 405	0.61 482	0.28 270	0.46 485	0.61 419	0.57 484	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.07 153

LCNet	0.21 233	0.11 139	0.29 131	0.25 386	0.12 167	0.23 220	0.19 238	0.34 197	0.26 173	0.28 220	0.35 285	0.26 246	0.30 392	0.35 302	0.17 198	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.10 343	0.13 403	0.22 505

HHNet	0.22 263	0.12 181	0.52 387	0.18 49	0.18 407	0.20 144	0.20 285	0.34 197	0.31 241	0.32 318	0.59 470	0.20 162	0.21 253	0.24 157	0.31 395	0.08 195	0.05 30	0.09 234	0.07 140	0.08 172	0.11 368

PSM-AAD	0.25 338	0.10 77	0.30 138	0.24 349	0.12 167	0.26 276	0.38 497	0.34 197	0.28 198	0.35 367	0.39 331	0.28 270	0.79 533	0.30 267	0.16 168	0.07 69	0.06 149	0.12 402	0.11 382	0.08 172	0.21 500

FTStereo	0.28 382	0.10 77	0.43 311	0.23 298	0.13 241	0.21 171	0.53 533	0.34 197	0.26 173	0.38 405	0.95 527	0.30 296	0.56 507	0.32 280	0.18 219	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.07 110	0.19 482

DeepStereo_LL	0.31 409	0.10 77	0.49 361	0.18 49	0.12 167	0.22 199	1.11 568	0.34 197	0.37 312	0.38 405	0.61 482	0.28 270	0.46 485	0.61 419	0.57 484	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.07 153

GrayStereo	0.25 338	0.09 40	0.32 158	0.26 420	0.13 241	0.23 220	0.47 523	0.34 197	0.30 229	0.39 420	0.47 418	0.30 296	0.79 533	0.29 252	0.16 168	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.09 301	0.07 110	0.13 407

test-1	0.17 136	0.11 139	0.40 267	0.23 298	0.13 241	0.22 199	0.23 367	0.34 197	0.26 173	0.20 144	0.24 165	0.22 185	0.14 140	0.16 32	0.20 263	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.06 43	0.08 219

sAnonymous2	0.20 213	0.21 419	0.58 412	0.24 349	0.17 386	0.22 199	0.19 238	0.34 197	0.28 198	0.17 118	0.19 110	0.17 129	0.16 171	0.17 45	0.14 120	0.10 323	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.23 502	0.17 461

CroCo_RVC	0.20 213	0.21 419	0.58 412	0.24 349	0.17 386	0.22 199	0.19 238	0.34 197	0.28 198	0.17 118	0.19 110	0.17 129	0.16 171	0.17 45	0.14 120	0.10 323	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.23 502	0.17 461

DCANet	0.18 160	0.13 243	0.40 267	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 194	0.34 197	0.39 336	0.29 247	0.31 235	0.18 139	0.23 281	0.20 102	0.19 248	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.07 153

xx1	0.20 213	0.14 286	0.38 244	0.23 298	0.11 111	0.31 359	0.19 238	0.35 221	0.47 424	0.17 118	0.19 110	0.28 270	0.24 299	0.28 236	0.11 11	0.08 195	0.05 30	0.10 307	0.09 301	0.09 238	0.09 277

cc1	0.18 160	0.14 286	0.38 244	0.23 298	0.11 111	0.31 359	0.19 238	0.35 221	0.47 424	0.17 118	0.19 110	0.13 66	0.18 222	0.28 236	0.11 11	0.08 195	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.08 172	0.08 219

11t1	0.18 160	0.10 77	0.30 138	0.20 148	0.11 111	0.27 286	0.17 151	0.35 221	0.23 136	0.25 189	0.23 152	0.23 205	0.23 281	0.25 188	0.18 219	0.09 274	0.07 267	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.09 277

rrr	0.17 136	0.11 139	0.57 407	0.19 88	0.12 167	0.20 144	0.18 194	0.35 221	0.22 118	0.15 84	0.12 29	0.14 89	0.12 89	0.28 236	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.07 153

ffm	0.22 263	0.12 181	0.42 300	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.20 285	0.35 221	0.44 391	0.30 278	0.42 365	0.34 330	0.23 281	0.27 223	0.11 11	0.08 195	0.05 30	0.11 364	0.10 343	0.08 172	0.08 219

ff1	0.29 393	0.12 181	0.42 300	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.20 285	0.35 221	0.44 391	0.30 278	0.42 365	0.34 330	0.23 281	0.81 497	1.08 534	0.08 195	0.05 30	0.11 364	0.10 343	0.08 172	0.08 219

tt1	0.18 160	0.14 286	0.35 193	0.23 298	0.11 111	0.30 343	0.19 238	0.35 221	0.44 391	0.17 118	0.19 110	0.13 66	0.16 171	0.27 223	0.11 11	0.08 195	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.08 172	0.08 219

EKT-Stereo	0.38 461	0.12 181	0.38 244	0.42 526	3.88 576	0.21 171	0.17 151	0.35 221	0.28 198	0.20 144	0.20 126	0.23 205	0.15 155	0.28 236	0.16 168	0.09 274	0.07 267	0.09 234	0.07 140	0.09 238	0.09 277

MIM_Stereo	0.18 160	0.12 181	0.38 244	0.20 148	0.11 111	0.17 66	0.14 61	0.35 221	0.25 164	0.27 210	0.35 285	0.23 205	0.13 120	0.27 223	0.16 168	0.06 25	0.07 267	0.08 157	0.08 215	0.08 172	0.06 76

fff	0.19 198	0.13 243	0.40 267	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 194	0.35 221	0.43 376	0.29 247	0.30 221	0.18 139	0.28 364	0.20 102	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 153

CIPLG	0.21 233	0.21 419	0.55 400	0.23 298	0.15 333	0.25 256	0.20 285	0.35 221	0.29 217	0.31 295	0.33 265	0.22 185	0.15 155	0.26 204	0.20 263	0.08 195	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.08 172	0.08 219

IPLGR_C	0.21 233	0.22 432	0.60 420	0.23 298	0.15 333	0.24 242	0.20 285	0.35 221	0.29 217	0.31 295	0.32 244	0.22 185	0.15 155	0.25 188	0.20 263	0.08 195	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.08 172	0.08 219

ACRE	0.21 233	0.20 405	0.62 431	0.23 298	0.15 333	0.24 242	0.20 285	0.35 221	0.28 198	0.31 295	0.32 244	0.22 185	0.15 155	0.25 188	0.20 263	0.08 195	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.08 172	0.08 219

KYRaft	0.22 263	0.10 77	0.30 138	0.23 298	0.12 167	0.23 220	0.23 367	0.35 221	0.24 151	0.35 367	0.54 452	0.34 330	0.26 329	0.29 252	0.15 144	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.10 343	0.08 172	0.31 530

RAFT	0.21 233	0.17 363	0.32 158	0.24 349	0.12 167	0.25 256	0.27 424	0.35 221	0.28 198	0.33 330	0.33 265	0.38 363	0.22 266	0.29 252	0.17 198	0.08 195	0.08 351	0.11 364	0.10 343	0.10 303	0.06 76

csc	0.19 198	0.13 243	0.40 267	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 194	0.35 221	0.43 376	0.29 247	0.30 221	0.18 139	0.28 364	0.20 102	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 153

cscssc	0.19 198	0.13 243	0.40 267	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 194	0.35 221	0.43 376	0.29 247	0.30 221	0.18 139	0.28 364	0.20 102	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 153

test_xeample3	0.16 118	0.11 139	0.56 404	0.19 88	0.12 167	0.20 144	0.18 194	0.35 221	0.20 90	0.16 106	0.12 29	0.13 66	0.12 89	0.24 157	0.15 144	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.08 215	0.07 110	0.07 153

PAM_32	0.23 280	0.10 77	0.63 434	0.21 192	0.14 283	0.33 379	0.19 238	0.36 239	0.23 136	0.29 247	0.28 195	0.56 477	0.28 364	0.27 223	0.18 219	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.09 301	0.07 110	0.09 277

rvit_0105_5	0.21 233	0.15 319	0.38 244	0.23 298	0.13 241	0.22 199	0.24 389	0.36 239	0.39 336	0.21 155	0.23 152	0.26 246	0.19 237	0.26 204	0.19 248	0.15 458	0.13 463	0.12 402	0.12 421	0.10 303	0.09 277

ACV-stereo	0.29 393	0.18 377	0.79 476	0.23 298	0.16 365	0.47 473	0.19 238	0.36 239	0.34 272	0.29 247	0.33 265	0.67 512	0.42 471	0.54 380	0.30 388	0.10 323	0.09 385	0.09 234	0.09 301	0.10 303	0.11 368

RAFT-Stereo-weight	0.15 104	0.09 40	0.26 101	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.17 151	0.36 239	0.29 217	0.24 181	0.20 126	0.19 153	0.10 42	0.18 63	0.15 144	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.05 22

MyStereo8	0.22 263	0.15 319	0.63 434	0.21 192	0.17 386	0.31 359	0.16 115	0.36 239	0.32 250	0.28 220	0.36 295	0.25 225	0.18 222	0.25 188	0.28 368	0.08 195	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.10 303	0.12 391

anonymousa	0.23 280	0.11 139	0.50 372	0.21 192	0.16 365	0.31 359	0.20 285	0.36 239	0.35 288	0.32 318	0.50 428	0.39 375	0.26 329	0.22 137	0.20 263	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.11 382	0.07 110	0.08 219

RCA-Stereo	0.16 118	0.09 40	0.25 93	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.17 151	0.36 239	0.35 288	0.20 144	0.25 173	0.17 129	0.17 197	0.18 63	0.14 120	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.05 22

DCANet-4	0.19 198	0.10 77	0.52 387	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 194	0.36 239	0.39 336	0.29 247	0.30 221	0.17 129	0.22 266	0.20 102	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 153

Prome-Stereo	0.21 233	0.10 77	0.30 138	0.24 349	0.12 167	0.23 220	0.23 367	0.36 239	0.25 164	0.33 330	0.59 470	0.24 217	0.28 364	0.29 252	0.16 168	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.08 172	0.20 492

CFNet-RSSM	0.17 136	0.10 77	0.40 267	0.20 148	0.11 111	0.20 144	0.15 85	0.36 239	0.30 229	0.23 167	0.21 138	0.26 246	0.15 155	0.20 102	0.13 86	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 140	0.06 43	0.05 22

PAM	0.23 280	0.10 77	0.63 434	0.22 251	0.15 333	0.34 392	0.21 316	0.37 249	0.22 118	0.31 295	0.27 190	0.55 473	0.26 329	0.26 204	0.17 198	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.09 301	0.07 110	0.09 277

iRaft-Stereo_5w	0.23 280	0.18 377	0.44 320	0.22 251	0.13 241	0.19 113	0.19 238	0.37 249	0.32 250	0.28 220	0.37 304	0.34 330	0.23 281	0.65 441	0.27 364	0.06 25	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.09 238	0.08 219

OMP-Stereo	0.23 280	0.14 286	0.35 193	0.29 472	0.13 241	0.21 171	0.16 115	0.37 249	0.33 262	0.34 350	0.30 221	0.34 330	0.19 237	0.70 456	0.24 336	0.07 69	0.06 149	0.09 234	0.07 140	0.07 110	0.06 76

GMM-Stereo	0.21 233	0.10 77	0.43 311	0.23 298	0.13 241	0.24 242	0.25 406	0.37 249	0.27 183	0.30 278	0.45 401	0.27 255	0.21 253	0.31 274	0.17 198	0.07 69	0.05 30	0.10 307	0.09 301	0.08 172	0.19 482

s12784h	0.17 136	0.09 40	0.26 101	0.18 49	0.07 1	0.32 368	0.19 238	0.37 249	0.32 250	0.23 167	0.25 173	0.18 139	0.17 197	0.25 188	0.16 168	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.05 22

RALAANet	0.19 198	0.18 377	0.37 225	0.23 298	0.14 283	0.23 220	0.13 41	0.37 249	0.29 217	0.28 220	0.26 183	0.25 225	0.15 155	0.26 204	0.18 219	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.06 76

rvit_0105_3	0.23 280	0.17 363	0.40 267	0.25 386	0.15 333	0.24 242	0.28 439	0.38 255	0.41 362	0.25 189	0.25 173	0.28 270	0.21 253	0.28 236	0.20 263	0.15 458	0.13 463	0.14 449	0.15 470	0.10 303	0.09 277

StereoVision	0.22 263	0.18 377	0.37 225	0.27 448	0.17 386	0.23 220	0.22 342	0.38 255	0.31 241	0.20 144	0.51 434	0.22 185	0.16 171	0.28 236	0.18 219	0.11 362	0.12 451	0.13 423	0.13 448	0.10 303	0.07 153

Anonymous_2	0.37 454	0.21 419	0.47 347	0.20 148	0.21 453	0.42 449	0.26 418	0.38 255	0.29 217	0.33 330	0.30 221	0.44 420	0.38 448	0.36 307	0.29 380	0.26 519	0.29 537	0.44 538	1.41 573	0.34 530	0.21 500

IIG-Stereo	0.23 280	0.13 243	0.35 193	0.29 472	0.12 167	0.23 220	0.14 61	0.38 255	0.31 241	0.34 350	0.37 304	0.33 323	0.21 253	0.70 456	0.26 359	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.07 140	0.07 110	0.06 76

NF-Stereo	0.20 213	0.10 77	0.35 193	0.24 349	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.38 255	0.32 250	0.28 220	0.30 221	0.22 185	0.16 171	0.51 361	0.20 263	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.13 407

OCTAStereo	0.20 213	0.10 77	0.35 193	0.24 349	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.38 255	0.32 250	0.28 220	0.30 221	0.22 185	0.16 171	0.51 361	0.20 263	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.13 407

PSM-softLoss	0.21 233	0.10 77	0.39 259	0.24 349	0.12 167	0.20 144	0.18 194	0.38 255	0.26 173	0.29 247	0.32 244	0.24 217	0.16 171	0.52 367	0.20 263	0.09 274	0.06 149	0.10 307	0.09 301	0.08 172	0.12 391

KMStereo	0.21 233	0.10 77	0.39 259	0.24 349	0.12 167	0.20 144	0.18 194	0.38 255	0.26 173	0.29 247	0.32 244	0.24 217	0.16 171	0.52 367	0.20 263	0.09 274	0.06 149	0.10 307	0.09 301	0.08 172	0.12 391

RE-Stereo	0.20 213	0.10 77	0.35 193	0.24 349	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.38 255	0.32 250	0.28 220	0.30 221	0.22 185	0.16 171	0.51 361	0.20 263	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.13 407

TVStereo	0.20 213	0.10 77	0.35 193	0.24 349	0.12 167	0.21 171	0.18 194	0.38 255	0.32 250	0.28 220	0.30 221	0.22 185	0.16 171	0.51 361	0.20 263	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.13 407

raft+_RVC	0.18 160	0.14 286	0.32 158	0.21 192	0.15 333	0.21 171	0.16 115	0.38 255	0.34 272	0.21 155	0.28 195	0.20 162	0.15 155	0.24 157	0.19 248	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.08 219

MLCV	0.22 263	0.16 344	0.44 320	0.21 192	0.08 9	0.29 326	0.19 238	0.38 255	0.37 312	0.38 405	0.44 389	0.31 307	0.21 253	0.41 326	0.24 336	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.06 76

DFGA-Net	0.23 280	0.24 445	0.49 361	0.22 251	0.15 333	0.25 256	0.17 151	0.39 267	0.39 336	0.29 247	0.31 235	0.21 173	0.17 197	0.59 410	0.28 368	0.08 195	0.06 149	0.09 234	0.09 301	0.10 303	0.08 219

MM-Stereo_test3	0.17 136	0.12 181	0.29 131	0.23 298	0.14 283	0.19 113	0.22 342	0.39 267	0.36 301	0.16 106	0.24 165	0.17 129	0.12 89	0.19 86	0.14 120	0.07 69	0.07 267	0.08 157	0.06 84	0.09 238	0.06 76

AIO-test1	0.19 198	0.14 286	0.41 290	0.27 448	0.15 333	0.21 171	0.16 115	0.39 267	0.36 301	0.17 118	0.26 183	0.18 139	0.13 120	0.28 236	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.10 307	0.11 382	0.06 43	0.09 277

FACV-RUCA	0.21 233	0.15 319	0.32 158	0.23 298	0.23 482	0.26 276	0.19 238	0.39 267	0.34 272	0.25 189	0.32 244	0.21 173	0.24 299	0.24 157	0.19 248	0.10 323	0.07 267	0.15 464	0.08 215	0.16 443	0.13 407

GMStereo_Zeroshot	0.24 310	0.21 419	0.45 331	0.26 420	0.13 241	0.28 305	0.15 85	0.39 267	0.35 288	0.37 390	0.43 378	0.40 389	0.17 197	0.34 293	0.20 263	0.12 400	0.07 267	0.13 423	0.07 140	0.16 443	0.09 277

CASS	0.21 233	0.15 319	0.32 158	0.26 420	0.11 111	0.28 305	0.19 238	0.39 267	0.30 229	0.32 318	0.34 274	0.25 225	0.24 299	0.25 188	0.20 263	0.13 419	0.08 351	0.11 364	0.09 301	0.11 351	0.11 368
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 310	0.16 344	0.48 356	0.21 192	0.13 241	0.29 326	0.29 445	0.39 267	0.39 336	0.27 210	0.35 285	0.39 375	0.31 408	0.31 274	0.29 380	0.08 195	0.09 385	0.10 307	0.11 382	0.11 351	0.10 333

PFNet	0.23 280	0.10 77	0.57 407	0.24 349	0.14 283	0.22 199	0.19 238	0.39 267	0.33 262	0.35 367	0.32 244	0.27 255	0.19 237	0.64 435	0.22 306	0.09 274	0.05 30	0.09 234	0.07 140	0.08 172	0.07 153

ACVNet	0.23 280	0.13 243	0.35 193	0.18 49	0.15 333	0.27 286	0.23 367	0.39 267	0.44 391	0.28 220	0.41 349	0.38 363	0.26 329	0.27 223	0.32 400	0.08 195	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.10 303	0.07 153

CFNet-ft	0.24 310	0.15 319	0.35 193	0.18 49	0.15 333	0.30 343	0.21 316	0.39 267	0.36 301	0.28 220	0.40 341	0.43 409	0.25 320	0.47 345	0.24 336	0.12 400	0.07 267	0.12 402	0.11 382	0.12 388	0.09 277

CFNet_RVC	0.24 310	0.15 319	0.35 193	0.18 49	0.15 333	0.30 343	0.21 316	0.39 267	0.36 301	0.28 220	0.40 341	0.43 409	0.25 320	0.47 345	0.24 336	0.12 400	0.07 267	0.12 402	0.11 382	0.12 388	0.09 277

rvit_stereo_0075_2	0.24 310	0.17 363	0.50 372	0.26 420	0.22 469	0.22 199	0.15 85	0.40 278	0.35 288	0.27 210	0.37 304	0.29 280	0.20 246	0.28 236	0.19 248	0.17 484	0.12 451	0.19 497	0.12 421	0.13 403	0.13 407

GCST	0.47 494	0.60 539	0.57 407	1.04 562	0.48 537	0.38 425	0.11 16	0.40 278	0.32 250	0.41 439	0.34 274	0.29 280	0.17 197	0.46 341	0.19 248	0.69 554	0.42 547	0.79 556	0.62 558	0.62 545	0.46 545

MyStereo06	0.20 213	0.12 181	0.57 407	0.21 192	0.14 283	0.25 256	0.23 367	0.40 278	0.21 105	0.30 278	0.24 165	0.31 307	0.18 222	0.22 137	0.18 219	0.07 69	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.08 219

CBFPSM	0.27 362	0.16 344	0.67 447	0.20 148	0.14 283	0.38 425	0.25 406	0.40 278	0.36 301	0.33 330	0.36 295	0.56 477	0.38 448	0.32 280	0.38 425	0.08 195	0.08 351	0.07 78	0.08 215	0.09 238	0.11 368

TestStereo1	0.21 233	0.16 344	0.32 158	0.26 420	0.13 241	0.26 276	0.27 424	0.40 278	0.36 301	0.29 247	0.39 331	0.22 185	0.21 253	0.33 287	0.17 198	0.07 69	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.07 153

RAFT+CT+SA	0.21 233	0.18 377	0.33 174	0.25 386	0.18 407	0.23 220	0.29 445	0.40 278	0.36 301	0.24 181	0.38 318	0.18 139	0.16 171	0.32 280	0.16 168	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.12 421	0.09 238	0.09 277

test_5	0.23 280	0.19 393	0.38 244	0.26 420	0.18 407	0.25 256	0.29 445	0.40 278	0.37 312	0.29 247	0.40 341	0.25 225	0.22 266	0.34 293	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.09 234	0.09 301	0.10 303	0.10 333

SA-5K	0.21 233	0.16 344	0.32 158	0.26 420	0.13 241	0.26 276	0.27 424	0.40 278	0.36 301	0.29 247	0.39 331	0.22 185	0.21 253	0.33 287	0.17 198	0.07 69	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.07 153

TransformOpticalFlow	0.24 310	0.13 243	0.56 404	0.23 298	0.11 111	0.21 171	0.19 238	0.40 278	0.32 250	0.30 278	0.43 378	0.36 349	0.31 408	0.61 419	0.20 263	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.06 43	0.07 153

IRAFT_RVC	0.22 263	0.12 181	0.39 259	0.26 420	0.11 111	0.18 87	0.24 389	0.40 278	0.37 312	0.31 295	0.30 221	0.29 280	0.24 299	0.55 382	0.22 306	0.08 195	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.08 172	0.07 153

XX-Stereo	0.21 233	0.10 77	0.83 487	0.26 420	0.17 386	0.23 220	0.13 41	0.40 278	0.18 55	0.20 144	0.41 349	0.31 307	0.10 42	0.32 280	0.12 46	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.08 215	0.07 110	0.05 22

DN-CSS_ROB	0.22 263	0.25 450	0.47 347	0.24 349	0.14 283	0.25 256	0.12 23	0.40 278	0.33 262	0.29 247	0.42 365	0.22 185	0.20 246	0.33 287	0.19 248	0.07 69	0.06 149	0.11 364	0.11 382	0.11 351	0.07 153

DDVS	0.25 338	0.15 319	0.39 259	0.24 349	0.17 386	0.34 392	0.21 316	0.41 290	0.30 229	0.33 330	0.41 349	0.48 440	0.21 253	0.52 367	0.27 364	0.11 362	0.09 385	0.11 364	0.09 301	0.13 403	0.14 428

test_sample1	0.20 213	0.10 77	0.28 121	0.19 88	0.12 167	0.28 305	0.19 238	0.41 290	0.25 164	0.26 201	0.31 235	0.29 280	0.26 329	0.44 335	0.21 286	0.09 274	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.09 238	0.09 277

ACVNet-DCA	0.18 160	0.14 286	0.38 244	0.23 298	0.11 111	0.31 359	0.19 238	0.41 290	0.27 183	0.17 118	0.19 110	0.13 66	0.18 222	0.28 236	0.11 11	0.08 195	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.09 238	0.09 277

1test111	0.19 198	0.14 286	0.38 244	0.23 298	0.11 111	0.31 359	0.19 238	0.41 290	0.27 183	0.17 118	0.19 110	0.13 66	0.18 222	0.34 293	0.22 306	0.08 195	0.05 30	0.08 157	0.06 84	0.09 238	0.09 277

mmm	0.21 233	0.12 181	0.31 152	0.22 251	0.12 167	0.28 305	0.21 316	0.41 290	0.27 183	0.29 247	0.38 318	0.29 280	0.24 299	0.29 252	0.22 306	0.09 274	0.07 267	0.11 364	0.09 301	0.10 303	0.09 277

anonymousdsp2	0.17 136	0.10 77	0.28 121	0.20 148	0.11 111	0.25 256	0.17 151	0.41 290	0.31 241	0.23 167	0.23 152	0.22 185	0.15 155	0.25 188	0.15 144	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.08 172	0.07 153

fast-acv-ft	0.31 409	0.20 405	0.81 481	0.24 349	0.18 407	0.46 467	0.27 424	0.41 290	0.49 443	0.39 420	0.55 456	0.49 445	0.35 431	0.37 310	0.38 425	0.11 362	0.11 434	0.11 364	0.12 421	0.12 388	0.09 277

qqq	0.20 213	0.12 181	0.31 152	0.20 148	0.11 111	0.23 220	0.19 238	0.41 290	0.27 183	0.24 181	0.28 195	0.28 270	0.24 299	0.34 293	0.22 306	0.08 195	0.07 267	0.10 307	0.09 301	0.09 238	0.09 277

x	0.19 198	0.11 139	0.29 131	0.20 148	0.11 111	0.26 276	0.18 194	0.41 290	0.29 217	0.25 189	0.29 208	0.28 270	0.24 299	0.26 204	0.23 325	0.09 274	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.09 238	0.08 219

IPLGR	0.21 233	0.13 243	0.61 423	0.21 192	0.11 111	0.25 256	0.18 194	0.41 290	0.37 312	0.28 220	0.27 190	0.21 173	0.19 237	0.37 310	0.18 219	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.06 76

AACVNet	0.26 354	0.16 344	0.37 225	0.22 251	0.14 283	0.29 326	0.19 238	0.41 290	0.31 241	0.38 405	0.42 365	0.43 409	0.28 364	0.73 466	0.25 346	0.11 362	0.08 351	0.11 364	0.09 301	0.13 403	0.11 368

111	0.20 213	0.17 363	0.40 267	0.18 49	0.09 29	0.24 242	0.17 151	0.41 290	0.45 402	0.23 167	0.29 208	0.29 280	0.21 253	0.24 157	0.18 219	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.07 110	0.08 219

EDNetEfficient	0.63 524	0.37 509	2.40 562	0.26 420	0.25 497	0.38 425	0.49 529	0.41 290	1.06 548	1.38 555	0.87 524	0.62 496	0.95 544	0.65 441	1.65 555	0.11 362	0.09 385	0.10 307	0.11 382	0.19 481	0.17 461

FENet	0.21 233	0.11 139	0.45 331	0.21 192	0.12 167	0.26 276	0.17 151	0.41 290	0.35 288	0.30 278	0.31 235	0.29 280	0.23 281	0.26 204	0.23 325	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.09 277

AIO-test2	0.20 213	0.20 405	0.36 213	0.26 420	0.15 333	0.22 199	0.16 115	0.42 304	0.42 369	0.16 106	0.29 208	0.15 105	0.11 66	0.26 204	0.13 86	0.18 495	0.06 149	0.10 307	0.11 382	0.07 110	0.07 153

CAS++	0.16 118	0.12 181	0.27 110	0.18 49	0.12 167	0.17 66	0.15 85	0.42 304	0.24 151	0.19 140	0.18 102	0.13 66	0.10 42	0.21 121	0.12 46	0.12 400	0.10 410	0.11 364	0.08 215	0.10 303	0.09 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 136	0.08 9	0.31 152	0.19 88	0.10 68	0.29 326	0.16 115	0.42 304	0.30 229	0.24 181	0.27 190	0.27 255	0.16 171	0.21 121	0.12 46	0.08 195	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.06 76

IER	0.23 280	0.12 181	0.39 259	0.20 148	0.14 283	0.31 359	0.19 238	0.42 304	0.36 301	0.33 330	0.40 341	0.32 316	0.33 418	0.29 252	0.22 306	0.09 274	0.07 267	0.08 157	0.08 215	0.09 238	0.08 219

IPLG	0.21 233	0.15 319	0.53 391	0.21 192	0.12 167	0.28 305	0.17 151	0.42 304	0.30 229	0.33 330	0.32 244	0.15 105	0.17 197	0.50 356	0.21 286	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.06 76

cf-r	0.24 310	0.15 319	0.44 320	0.21 192	0.14 283	0.27 286	0.22 342	0.42 304	0.40 352	0.30 278	0.42 365	0.42 405	0.26 329	0.43 331	0.25 346	0.11 362	0.06 149	0.08 157	0.10 343	0.08 172	0.08 219

DMCA-RVC	0.27 362	0.21 419	0.61 423	0.28 469	0.17 386	0.29 326	0.21 316	0.42 304	0.35 288	0.40 430	0.37 304	0.39 375	0.36 435	0.43 331	0.30 388	0.13 419	0.10 410	0.15 464	0.11 382	0.13 403	0.10 333

DIP-Stereo	0.18 160	0.12 181	0.33 174	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.12 23	0.42 304	0.25 164	0.27 210	0.32 244	0.21 173	0.17 197	0.25 188	0.20 263	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.06 84	0.07 110	0.08 219
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 160	0.09 40	0.32 158	0.22 251	0.12 167	0.22 199	0.19 238	0.42 304	0.19 68	0.31 295	0.45 401	0.20 162	0.14 140	0.18 63	0.15 144	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.06 76

RAFT-Stereo	0.18 160	0.09 40	0.32 158	0.22 251	0.12 167	0.22 199	0.19 238	0.42 304	0.19 68	0.31 295	0.45 401	0.20 162	0.14 140	0.18 63	0.15 144	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.06 43	0.06 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 213	0.17 363	0.43 311	0.19 88	0.08 9	0.27 286	0.14 61	0.42 304	0.30 229	0.29 247	0.32 244	0.27 255	0.21 253	0.28 236	0.25 346	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.06 76
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.24 310	0.18 377	0.61 423	0.25 386	0.11 111	0.29 326	0.21 316	0.42 304	0.43 376	0.33 330	0.43 378	0.27 255	0.22 266	0.34 293	0.26 359	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 84	0.08 172	0.07 153

z-ln-s-r	0.32 418	0.21 419	0.82 485	0.23 298	0.14 283	0.30 343	0.26 418	0.43 316	0.50 451	0.32 318	0.60 475	0.39 375	0.29 379	0.73 466	0.66 504	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.10 303	0.08 219

test_sample2	0.21 233	0.10 77	0.28 121	0.19 88	0.11 111	0.27 286	0.21 316	0.43 316	0.29 217	0.26 201	0.31 235	0.30 296	0.24 299	0.45 338	0.18 219	0.09 274	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.09 238	0.09 277

Anonymous3	0.23 280	0.18 377	0.63 434	0.27 448	0.18 407	0.41 442	0.23 367	0.43 316	0.35 288	0.23 167	0.27 190	0.20 162	0.18 222	0.27 223	0.18 219	0.12 400	0.11 434	0.10 307	0.10 343	0.11 351	0.12 391

HCRNet	0.24 310	0.25 450	0.33 174	0.34 501	0.16 365	0.27 286	0.18 194	0.43 316	0.35 288	0.30 278	0.35 285	0.32 316	0.22 266	0.44 335	0.20 263	0.13 419	0.08 351	0.13 423	0.11 382	0.10 303	0.09 277

ARAFT	0.24 310	0.21 419	0.78 470	0.22 251	0.12 167	0.29 326	0.24 389	0.43 316	0.32 250	0.33 330	0.28 195	0.28 270	0.19 237	0.49 352	0.18 219	0.07 69	0.06 149	0.12 402	0.11 382	0.09 238	0.06 76

DMCA	0.22 263	0.14 286	0.36 213	0.22 251	0.14 283	0.27 286	0.20 285	0.43 316	0.38 326	0.31 295	0.32 244	0.33 323	0.24 299	0.24 157	0.28 368	0.11 362	0.08 351	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.11 368

rvit_105_1	0.27 362	0.19 393	0.46 339	0.27 448	0.19 428	0.30 343	0.35 483	0.44 322	0.51 455	0.31 295	0.31 235	0.31 307	0.26 329	0.35 302	0.25 346	0.15 458	0.14 473	0.15 464	0.17 491	0.11 351	0.10 333

UGAM-zero	0.23 280	0.10 77	0.54 394	0.19 88	0.13 241	0.21 171	0.14 61	0.44 322	0.22 118	0.28 220	0.28 195	0.51 456	0.33 418	0.65 441	0.14 120	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.08 215	0.06 43	0.07 153

gwcnet-sp	0.24 310	0.13 243	0.63 434	0.22 251	0.14 283	0.34 392	0.22 342	0.44 322	0.39 336	0.35 367	0.34 274	0.27 255	0.27 348	0.35 302	0.25 346	0.09 274	0.08 351	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.09 277

scenet	0.24 310	0.13 243	0.63 434	0.22 251	0.14 283	0.34 392	0.22 342	0.44 322	0.39 336	0.35 367	0.34 274	0.27 255	0.27 348	0.35 302	0.25 346	0.09 274	0.08 351	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.09 277

ssnet	0.24 310	0.13 243	0.63 434	0.22 251	0.14 283	0.34 392	0.22 342	0.44 322	0.39 336	0.35 367	0.34 274	0.27 255	0.27 348	0.35 302	0.25 346	0.09 274	0.08 351	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.09 277

PSMNet-ADL	0.25 338	0.15 319	0.32 158	0.26 420	0.14 283	0.31 359	0.22 342	0.44 322	0.36 301	0.27 210	0.33 265	0.41 396	0.28 364	0.61 419	0.29 380	0.11 362	0.09 385	0.09 234	0.11 382	0.10 303	0.10 333

CFNet_pseudo	0.23 280	0.13 243	0.47 347	0.19 88	0.13 241	0.26 276	0.16 115	0.44 322	0.44 391	0.29 247	0.37 304	0.38 363	0.23 281	0.29 252	0.21 286	0.09 274	0.06 149	0.11 364	0.08 215	0.11 351	0.09 277

hitnet-ft	0.29 393	0.17 363	0.40 267	0.19 88	0.14 283	0.39 433	0.23 367	0.44 322	0.41 362	0.36 383	0.46 411	0.53 467	0.34 427	0.76 480	0.32 400	0.14 445	0.10 410	0.13 423	0.10 343	0.15 435	0.13 407

GwcNet-RSSM	0.26 354	0.17 363	0.46 339	0.21 192	0.13 241	0.28 305	0.23 367	0.44 322	0.42 369	0.31 295	0.45 401	0.40 389	0.26 329	0.55 382	0.28 368	0.11 362	0.07 267	0.09 234	0.10 343	0.09 238	0.08 219

ccs_rob	0.23 280	0.13 243	0.47 347	0.20 148	0.13 241	0.26 276	0.17 151	0.44 322	0.44 391	0.29 247	0.37 304	0.38 363	0.23 281	0.29 252	0.21 286	0.09 274	0.06 149	0.11 364	0.08 215	0.11 351	0.09 277

ISRNet	0.27 362	0.13 243	0.45 331	0.26 420	0.19 428	0.24 242	0.14 61	0.45 332	0.43 376	0.39 420	0.48 424	0.42 405	0.27 348	0.32 280	0.29 380	0.20 504	0.12 451	0.17 481	0.16 482	0.16 443	0.20 492

DispNO	0.27 362	0.18 377	0.62 431	0.23 298	0.17 386	0.25 256	0.22 342	0.45 332	0.41 362	0.32 318	0.39 331	0.38 363	0.27 348	0.77 486	0.27 364	0.09 274	0.07 267	0.10 307	0.10 343	0.08 172	0.08 219

iinet-f	0.30 402	0.18 377	1.03 521	0.20 148	0.15 333	0.44 459	0.22 342	0.45 332	0.37 312	0.35 367	0.44 389	0.41 396	0.34 427	0.34 293	0.40 440	0.10 323	0.09 385	0.08 157	0.08 215	0.13 403	0.11 368

SA	0.22 263	0.16 344	0.36 213	0.23 298	0.13 241	0.24 242	0.23 367	0.45 332	0.40 352	0.27 210	0.44 389	0.23 205	0.23 281	0.33 287	0.17 198	0.07 69	0.06 149	0.10 307	0.11 382	0.08 172	0.06 76

DAS	0.27 362	0.12 181	0.42 300	0.24 349	0.18 407	0.29 326	0.24 389	0.45 332	0.45 402	0.41 439	0.44 389	0.34 330	0.29 379	0.75 475	0.21 286	0.09 274	0.07 267	0.09 234	0.07 140	0.09 238	0.09 277

SepStereo	0.26 354	0.12 181	0.42 300	0.24 349	0.18 407	0.29 326	0.24 389	0.45 332	0.45 402	0.41 439	0.44 389	0.34 330	0.29 379	0.64 435	0.21 286	0.09 274	0.07 267	0.09 234	0.07 140	0.09 238	0.09 277

MIPNet	0.21 233	0.15 319	0.52 387	0.21 192	0.12 167	0.27 286	0.20 285	0.45 332	0.37 312	0.30 278	0.23 152	0.19 153	0.24 299	0.27 223	0.19 248	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.07 110	0.06 76

ICVP	0.23 280	0.13 243	0.44 320	0.26 420	0.14 283	0.29 326	0.25 406	0.45 332	0.33 262	0.29 247	0.43 378	0.35 344	0.25 320	0.26 204	0.23 325	0.12 400	0.09 385	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.10 333
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.27 362	0.14 286	0.49 361	0.24 349	0.17 386	0.47 473	0.22 342	0.45 332	0.51 455	0.39 420	0.41 349	0.36 349	0.33 418	0.39 317	0.34 412	0.08 195	0.07 267	0.09 234	0.09 301	0.10 303	0.08 219

acv_ft	0.25 338	0.13 243	0.40 267	0.23 298	0.19 428	0.34 392	0.21 316	0.45 332	0.44 391	0.38 405	0.41 349	0.38 363	0.27 348	0.27 223	0.35 416	0.08 195	0.07 267	0.08 157	0.07 140	0.11 351	0.07 153

GANet-RSSM	0.24 310	0.14 286	0.36 213	0.21 192	0.14 283	0.27 286	0.21 316	0.45 332	0.33 262	0.29 247	0.39 331	0.39 375	0.28 364	0.58 404	0.23 325	0.11 362	0.07 267	0.09 234	0.09 301	0.10 303	0.09 277

G2L-Stereo	0.25 338	0.16 344	0.47 347	0.22 251	0.14 283	0.25 256	0.18 194	0.46 343	0.35 288	0.33 330	0.37 304	0.40 389	0.22 266	0.60 412	0.30 388	0.10 323	0.09 385	0.10 307	0.08 215	0.09 238	0.09 277

PCWNet_CMD	0.23 280	0.13 243	0.48 356	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.16 115	0.46 343	0.46 419	0.29 247	0.36 295	0.37 355	0.24 299	0.28 236	0.20 263	0.09 274	0.06 149	0.10 307	0.08 215	0.11 351	0.09 277

GANet-ADL	0.21 233	0.12 181	0.45 331	0.23 298	0.14 283	0.29 326	0.19 238	0.46 343	0.35 288	0.25 189	0.32 244	0.32 316	0.19 237	0.24 157	0.20 263	0.10 323	0.07 267	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.10 333

EAI-Stereo	0.21 233	0.10 77	0.33 174	0.21 192	0.12 167	0.30 343	0.46 519	0.46 343	0.20 90	0.25 189	0.50 428	0.17 129	0.16 171	0.24 157	0.23 325	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.10 343	0.06 43	0.07 153

ac_64	0.27 362	0.13 243	0.41 290	0.24 349	0.17 386	0.36 412	0.22 342	0.46 343	0.33 262	0.35 367	0.36 295	0.52 462	0.30 392	0.62 427	0.32 400	0.11 362	0.09 385	0.10 307	0.10 343	0.09 238	0.08 219

BEATNet_4x	0.22 263	0.18 377	0.47 347	0.22 251	0.10 68	0.28 305	0.14 61	0.46 343	0.32 250	0.31 295	0.34 274	0.31 307	0.25 320	0.31 274	0.29 380	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.06 84	0.10 303	0.08 219

MSMDNet	0.23 280	0.13 243	0.48 356	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.16 115	0.46 343	0.46 419	0.29 247	0.36 295	0.37 355	0.24 299	0.28 236	0.20 263	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.08 215	0.11 351	0.09 277

UCFNet_RVC	0.24 310	0.16 344	0.34 183	0.18 49	0.15 333	0.33 379	0.16 115	0.46 343	0.35 288	0.29 247	0.35 285	0.39 375	0.25 320	0.34 293	0.22 306	0.13 419	0.08 351	0.13 423	0.14 461	0.13 403	0.12 391

G2L-ROB	0.23 280	0.15 319	0.41 290	0.19 88	0.12 167	0.27 286	0.21 316	0.47 351	0.33 262	0.34 350	0.31 235	0.41 396	0.22 266	0.49 352	0.26 359	0.09 274	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.09 238	0.10 333

coex-ft	3.44 573	0.73 546	48.55 596	0.24 349	0.19 428	0.50 487	0.43 513	0.47 351	2.40 566	7.03 580	1.20 539	0.97 535	2.23 569	0.73 466	1.92 563	0.12 400	0.15 488	0.14 449	0.12 421	0.21 493	0.43 541

Sa-1000	0.22 263	0.15 319	0.35 193	0.23 298	0.13 241	0.28 305	0.23 367	0.47 351	0.39 336	0.30 278	0.50 428	0.26 246	0.19 237	0.33 287	0.16 168	0.07 69	0.06 149	0.10 307	0.11 382	0.08 172	0.06 76

STrans-v2	0.24 310	0.13 243	0.54 394	0.21 192	0.12 167	0.23 220	0.21 316	0.47 351	0.28 198	0.31 295	0.42 365	0.36 349	0.35 431	0.62 427	0.23 325	0.07 69	0.05 30	0.08 157	0.07 140	0.06 43	0.06 76

EDNetEfficientorigin	7.51 579	0.52 535	140.47 598	0.25 386	0.17 386	0.42 449	0.29 445	0.47 351	1.03 545	1.28 552	1.02 532	0.83 527	0.84 539	0.75 475	0.99 529	0.10 323	0.09 385	0.12 402	0.10 343	0.21 493	0.22 505

DSFCA	0.27 362	0.13 243	0.36 213	0.20 148	0.17 386	0.38 425	0.31 461	0.47 351	0.43 376	0.43 455	0.37 304	0.39 375	0.29 379	0.52 367	0.32 400	0.12 400	0.10 410	0.10 307	0.11 382	0.11 351	0.10 333

FADNet-RVC-Resample	0.29 393	0.25 450	0.93 507	0.26 420	0.16 365	0.32 368	0.21 316	0.47 351	0.39 336	0.35 367	0.38 318	0.33 323	0.27 348	0.53 374	0.24 336	0.10 323	0.10 410	0.14 449	0.13 448	0.13 403	0.16 449

STTStereo	0.28 382	0.20 405	0.61 423	0.25 386	0.17 386	0.29 326	0.24 389	0.47 351	0.39 336	0.39 420	0.41 349	0.44 420	0.28 364	0.40 324	0.28 368	0.13 419	0.12 451	0.13 423	0.16 482	0.12 388	0.11 368

SuperB	0.49 500	0.28 471	2.23 558	0.23 298	0.15 333	0.41 442	0.32 467	0.47 351	0.82 526	0.43 455	0.50 428	0.33 323	0.45 479	0.68 451	1.08 534	0.10 323	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.98 565	0.14 428

G-Net	0.46 492	0.25 450	0.86 496	0.34 501	0.28 509	0.90 539	0.35 483	0.47 351	0.45 402	0.68 520	1.22 540	0.64 506	0.60 514	0.61 419	0.57 484	0.16 473	0.14 473	0.17 481	0.13 448	0.22 499	0.19 482

AANet_RVC	0.31 409	0.22 432	0.50 372	0.23 298	0.14 283	0.30 343	0.24 389	0.47 351	0.54 470	0.38 405	0.60 475	0.43 409	0.29 379	0.87 506	0.40 440	0.11 362	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.09 238	0.09 277

StereoDRNet-Refined	0.27 362	0.17 363	0.35 193	0.25 386	0.14 283	0.37 417	0.21 316	0.47 351	0.41 362	0.44 462	0.51 434	0.41 396	0.28 364	0.45 338	0.37 423	0.09 274	0.06 149	0.11 364	0.11 382	0.10 303	0.10 333
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 338	0.14 286	0.95 510	0.21 192	0.27 504	0.20 144	0.19 238	0.48 363	0.25 164	0.26 201	0.55 456	0.34 330	0.18 222	0.25 188	0.17 198	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.12 421	0.12 388	0.12 391

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 280	0.13 243	0.83 487	0.20 148	0.21 453	0.23 220	0.17 151	0.48 363	0.27 183	0.23 167	0.29 208	0.39 375	0.23 281	0.25 188	0.15 144	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.11 382	0.11 351	0.10 333

MyStereo05	0.23 280	0.12 181	0.57 407	0.21 192	0.14 283	0.25 256	0.23 367	0.48 363	0.52 462	0.31 295	0.23 152	0.25 225	0.22 266	0.30 267	0.21 286	0.07 69	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.08 219

UPFNet	0.25 338	0.12 181	0.38 244	0.24 349	0.19 428	0.37 417	0.28 439	0.48 363	0.38 326	0.34 350	0.37 304	0.37 355	0.28 364	0.39 317	0.33 407	0.10 323	0.09 385	0.10 307	0.10 343	0.10 303	0.08 219

PSMNet-RSSM	0.24 310	0.15 319	0.36 213	0.21 192	0.14 283	0.25 256	0.20 285	0.48 363	0.37 312	0.30 278	0.44 389	0.38 363	0.26 329	0.52 367	0.22 306	0.12 400	0.07 267	0.11 364	0.13 448	0.10 303	0.09 277

RASNet	0.28 382	0.14 286	0.44 320	0.22 251	0.18 407	0.32 368	0.19 238	0.48 363	0.38 326	0.29 247	0.43 378	0.47 434	0.37 444	0.79 490	0.36 422	0.09 274	0.07 267	0.07 78	0.09 301	0.07 110	0.07 153

DANet	0.35 440	0.23 441	0.60 420	0.36 512	0.22 469	0.39 433	0.25 406	0.48 363	0.43 376	0.52 494	0.50 428	0.59 487	0.41 462	0.76 480	0.49 471	0.13 419	0.11 434	0.14 449	0.12 421	0.17 460	0.15 440
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	0.28 382	0.16 344	0.34 183	0.27 448	0.16 365	0.38 425	0.25 406	0.48 363	0.43 376	0.46 470	0.46 411	0.51 456	0.33 418	0.53 374	0.33 407	0.10 323	0.10 410	0.11 364	0.11 382	0.10 303	0.09 277

G2L-Stereo_test	0.24 310	0.16 344	0.38 244	0.19 88	0.13 241	0.27 286	0.24 389	0.49 371	0.38 326	0.37 390	0.37 304	0.40 389	0.24 299	0.52 367	0.28 368	0.08 195	0.06 149	0.06 24	0.06 84	0.09 238	0.08 219

coex_refinement	0.26 354	0.16 344	0.36 213	0.23 298	0.15 333	0.31 359	0.20 285	0.49 371	0.42 369	0.35 367	0.42 365	0.45 424	0.27 348	0.55 382	0.33 407	0.10 323	0.06 149	0.07 78	0.07 140	0.10 303	0.10 333

MyStereo04	0.23 280	0.12 181	0.55 400	0.22 251	0.14 283	0.25 256	0.23 367	0.49 371	0.52 462	0.28 220	0.23 152	0.27 255	0.23 281	0.30 267	0.22 306	0.07 69	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.08 172	0.08 219

CFNet_ucs	0.24 310	0.13 243	0.50 372	0.20 148	0.15 333	0.28 305	0.17 151	0.49 371	0.45 402	0.32 318	0.42 365	0.39 375	0.22 266	0.31 274	0.21 286	0.11 362	0.08 351	0.12 402	0.09 301	0.12 388	0.11 368

raft_robust	0.22 263	0.17 363	0.30 138	0.22 251	0.12 167	0.23 220	0.22 342	0.49 371	0.48 434	0.32 318	0.32 244	0.26 246	0.23 281	0.53 374	0.15 144	0.07 69	0.06 149	0.08 157	0.10 343	0.08 172	0.06 76

GwcNet-ADL	0.22 263	0.14 286	0.58 412	0.24 349	0.13 241	0.22 199	0.23 367	0.49 371	0.40 352	0.27 210	0.29 208	0.30 296	0.20 246	0.26 204	0.23 325	0.09 274	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.09 238	0.09 277

GES	0.22 263	0.12 181	0.42 300	0.20 148	0.14 283	0.27 286	0.19 238	0.49 371	0.33 262	0.30 278	0.36 295	0.25 225	0.23 281	0.29 252	0.22 306	0.10 323	0.08 351	0.08 157	0.07 140	0.10 303	0.11 368

delet	0.27 362	0.14 286	0.40 267	0.23 298	0.19 428	0.41 442	0.29 445	0.49 371	0.48 434	0.33 330	0.41 349	0.37 355	0.30 392	0.48 347	0.34 412	0.09 274	0.09 385	0.11 364	0.12 421	0.08 172	0.08 219

FADNet_RVC	0.30 402	0.28 471	0.83 487	0.23 298	0.15 333	0.30 343	0.17 151	0.49 371	0.37 312	0.30 278	0.38 318	0.30 296	0.27 348	0.52 367	0.31 395	0.14 445	0.14 473	0.14 449	0.16 482	0.21 493	0.23 512

FADNet-RVC	0.31 409	0.35 501	0.78 470	0.25 386	0.20 445	0.33 379	0.20 285	0.49 371	0.40 352	0.34 350	0.39 331	0.41 396	0.29 379	0.63 433	0.31 395	0.13 419	0.14 473	0.14 449	0.15 470	0.19 481	0.19 482

w-ln-seven-2	0.36 444	0.29 478	1.06 523	0.27 448	0.18 407	0.37 417	0.30 456	0.50 381	0.54 470	0.45 466	0.55 456	0.45 424	0.41 462	0.62 427	0.49 471	0.10 323	0.10 410	0.12 402	0.11 382	0.14 421	0.11 368

TCMNet	0.33 427	0.23 441	0.72 463	0.29 472	0.30 517	0.40 438	0.28 439	0.50 381	0.47 424	0.37 390	0.45 401	0.40 389	0.29 379	0.60 412	0.39 433	0.14 445	0.13 463	0.15 464	0.14 461	0.17 460	0.15 440

test_sample5	0.24 310	0.13 243	0.42 300	0.21 192	0.12 167	0.30 343	0.21 316	0.50 381	0.34 272	0.32 318	0.41 349	0.29 280	0.23 281	0.55 382	0.21 286	0.10 323	0.07 267	0.10 307	0.09 301	0.11 351	0.10 333

test_sample3	0.23 280	0.12 181	0.43 311	0.19 88	0.12 167	0.32 368	0.20 285	0.50 381	0.34 272	0.31 295	0.33 265	0.29 280	0.22 266	0.53 374	0.22 306	0.10 323	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.10 303	0.10 333

DualNet	0.24 310	0.13 243	0.42 300	0.21 192	0.12 167	0.30 343	0.21 316	0.50 381	0.34 272	0.33 330	0.43 378	0.29 280	0.23 281	0.55 382	0.21 286	0.10 323	0.07 267	0.10 307	0.09 301	0.11 351	0.10 333

SDNR	0.42 477	0.21 419	0.82 485	0.21 192	0.18 407	1.27 554	0.17 151	0.50 381	0.49 443	0.42 449	0.81 515	0.38 363	0.27 348	1.19 540	0.38 425	0.23 509	0.24 529	0.17 481	0.13 448	0.17 460	0.20 492

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 402	0.20 405	0.70 459	0.21 192	0.17 386	0.46 467	0.27 424	0.50 381	0.49 443	0.42 449	0.55 456	0.43 409	0.30 392	0.46 341	0.38 425	0.09 274	0.06 149	0.07 78	0.06 84	0.11 351	0.10 333

CRFU-Net	0.28 382	0.14 286	0.45 331	0.25 386	0.15 333	0.45 465	0.23 367	0.50 381	0.30 229	0.43 455	0.41 349	0.48 440	0.46 485	0.43 331	0.29 380	0.11 362	0.10 410	0.09 234	0.08 215	0.10 303	0.10 333

CSP-Net	0.27 362	0.15 319	0.30 138	0.21 192	0.14 283	0.44 459	0.24 389	0.50 381	0.40 352	0.41 439	0.43 378	0.42 405	0.26 329	0.66 446	0.28 368	0.12 400	0.08 351	0.08 157	0.08 215	0.10 303	0.09 277

DDUNet	0.41 474	0.50 531	0.48 356	0.44 529	0.39 527	0.46 467	0.32 467	0.50 381	0.43 376	0.45 466	0.52 442	0.57 482	0.36 435	0.48 347	0.33 407	0.33 534	0.21 519	0.55 544	0.25 522	0.37 533	0.32 533

UNet	0.28 382	0.14 286	0.69 453	0.23 298	0.20 445	0.44 459	0.22 342	0.50 381	0.40 352	0.34 350	0.39 331	0.43 409	0.33 418	0.40 324	0.31 395	0.09 274	0.07 267	0.10 307	0.08 215	0.10 303	0.08 219

psmorigin	0.50 503	0.25 450	3.03 567	0.24 349	0.19 428	0.38 425	0.22 342	0.50 381	0.44 391	0.64 515	0.68 497	0.71 521	0.51 500	0.85 503	0.45 460	0.14 445	0.17 502	0.13 423	0.14 461	0.16 443	0.21 500

HGLStereo	0.27 362	0.14 286	0.46 339	0.24 349	0.21 453	0.33 379	0.23 367	0.50 381	0.42 369	0.35 367	0.48 424	0.41 396	0.33 418	0.45 338	0.33 407	0.11 362	0.10 410	0.09 234	0.09 301	0.10 303	0.12 391

RP	0.35 440	0.22 432	0.51 383	0.31 487	0.24 490	0.37 417	0.28 439	0.50 381	0.58 484	0.40 430	0.63 488	0.61 494	0.47 488	0.61 419	0.39 433	0.16 473	0.15 488	0.17 481	0.15 470	0.17 460	0.17 461

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 362	0.21 419	0.59 418	0.25 386	0.18 407	0.29 326	0.22 342	0.50 381	0.40 352	0.38 405	0.41 349	0.43 409	0.27 348	0.43 331	0.29 380	0.11 362	0.08 351	0.10 307	0.10 343	0.10 303	0.11 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.45 490	0.35 501	0.90 502	0.35 510	0.33 522	0.39 433	0.38 497	0.50 381	0.61 492	0.52 494	0.51 434	0.62 496	0.45 479	0.93 518	0.48 469	0.26 519	0.29 537	0.29 525	0.33 534	0.29 524	0.26 521

DISCO	0.32 418	0.13 243	0.51 383	0.25 386	0.16 365	0.48 479	0.25 406	0.50 381	0.57 482	0.37 390	0.45 401	0.62 496	0.36 435	0.64 435	0.49 471	0.09 274	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.12 388	0.11 368

YMNet	0.32 418	0.22 432	0.58 412	0.27 448	0.23 482	0.48 479	0.27 424	0.51 398	0.45 402	0.48 480	0.56 463	0.51 456	0.30 392	0.39 317	0.40 440	0.13 419	0.16 495	0.13 423	0.12 421	0.13 403	0.12 391

YMNet_1	0.32 418	0.22 432	0.58 412	0.27 448	0.23 482	0.48 479	0.27 424	0.51 398	0.45 402	0.48 480	0.56 463	0.51 456	0.30 392	0.39 317	0.40 440	0.13 419	0.16 495	0.13 423	0.12 421	0.13 403	0.12 391

DualNet (step1)	0.28 382	0.19 393	0.50 372	0.18 49	0.16 365	0.34 392	0.20 285	0.51 398	0.38 326	0.37 390	0.34 274	0.37 355	0.30 392	0.39 317	0.23 325	0.23 509	0.09 385	0.28 521	0.24 517	0.18 474	0.16 449

test_sample9	0.42 477	0.19 393	0.50 372	0.18 49	0.16 365	0.34 392	0.20 285	0.51 398	0.38 326	0.37 390	0.34 274	0.37 355	0.30 392	0.66 446	0.91 524	0.23 509	1.82 574	0.28 521	0.24 517	0.18 474	0.16 449

test_sample7	0.25 338	0.15 319	0.35 193	0.20 148	0.14 283	0.28 305	0.21 316	0.51 398	0.38 326	0.37 390	0.34 274	0.37 355	0.30 392	0.39 317	0.23 325	0.14 445	0.09 385	0.13 423	0.12 421	0.13 403	0.12 391

test_sample6	0.25 338	0.13 243	0.41 290	0.21 192	0.11 111	0.30 343	0.22 342	0.51 398	0.35 288	0.33 330	0.43 378	0.30 296	0.24 299	0.57 397	0.22 306	0.10 323	0.07 267	0.10 307	0.10 343	0.11 351	0.10 333

test_sample4	0.24 310	0.13 243	0.43 311	0.20 148	0.12 167	0.32 368	0.21 316	0.51 398	0.34 272	0.31 295	0.37 304	0.28 270	0.23 281	0.53 374	0.21 286	0.10 323	0.07 267	0.10 307	0.09 301	0.11 351	0.10 333

SMFormer	0.25 338	0.12 181	0.40 267	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 238	0.51 398	0.45 402	0.34 350	0.41 349	0.31 307	0.26 329	0.58 404	0.28 368	0.10 323	0.07 267	0.08 157	0.08 215	0.09 238	0.09 277

tta	0.24 310	0.12 181	0.40 267	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 238	0.51 398	0.45 402	0.34 350	0.41 349	0.31 307	0.26 329	0.58 404	0.28 368	0.10 323	0.07 267	0.08 157	0.08 215	0.08 172	0.07 153

qqq1	0.24 310	0.12 181	0.40 267	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 238	0.51 398	0.45 402	0.34 350	0.41 349	0.31 307	0.26 329	0.58 404	0.16 168	0.10 323	0.07 267	0.07 78	0.06 84	0.08 172	0.07 153

fff1	0.24 310	0.12 181	0.40 267	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 238	0.51 398	0.45 402	0.34 350	0.41 349	0.31 307	0.26 329	0.58 404	0.16 168	0.10 323	0.07 267	0.07 78	0.06 84	0.08 172	0.07 153

SQANet	0.40 472	0.48 526	0.67 447	0.48 534	0.39 527	0.48 479	0.22 342	0.51 398	0.43 376	0.40 430	0.47 418	0.47 434	0.33 418	0.54 380	0.32 400	0.36 537	0.15 488	0.40 536	0.21 505	0.45 536	0.31 530

psmg	0.23 280	0.12 181	0.28 121	0.21 192	0.14 283	0.35 407	0.23 367	0.51 398	0.34 272	0.35 367	0.38 318	0.38 363	0.24 299	0.26 204	0.21 286	0.10 323	0.08 351	0.10 307	0.10 343	0.09 238	0.08 219

PA-Net	0.37 454	0.28 471	0.83 487	0.31 487	0.28 509	0.39 433	0.42 511	0.51 398	0.55 476	0.34 350	0.42 365	0.41 396	0.36 435	0.79 490	0.49 471	0.12 400	0.23 527	0.16 475	0.23 515	0.12 388	0.18 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.27 362	0.20 405	0.44 320	0.22 251	0.14 283	0.33 379	0.14 61	0.51 398	0.45 402	0.30 278	0.40 341	0.38 363	0.27 348	0.76 480	0.25 346	0.09 274	0.07 267	0.11 364	0.11 382	0.11 351	0.08 219

CBMV_ROB	0.33 427	0.18 377	0.53 391	0.21 192	0.14 283	0.33 379	0.20 285	0.51 398	0.45 402	0.51 488	0.55 456	0.45 424	0.42 471	0.71 459	0.32 400	0.18 495	0.19 512	0.23 510	0.21 505	0.14 421	0.15 440

pmcnn	0.50 503	0.20 405	0.78 470	0.24 349	0.26 502	0.39 433	0.30 456	0.51 398	0.50 451	0.54 502	1.23 541	2.52 566	0.37 444	0.77 486	0.95 527	0.08 195	0.06 149	0.06 24	0.05 42	0.10 303	0.08 219

iRaft-Stereo_20w	0.19 198	0.10 77	0.46 339	0.19 88	0.13 241	0.25 256	0.19 238	0.52 415	0.19 68	0.29 247	0.21 138	0.22 185	0.20 246	0.28 236	0.18 219	0.07 69	0.06 149	0.07 78	0.08 215	0.08 172	0.08 219

SACVNet	0.30 402	0.20 405	0.41 290	0.25 386	0.18 407	0.34 392	0.25 406	0.52 415	0.40 352	0.41 439	0.44 389	0.46 432	0.32 415	0.71 459	0.25 346	0.13 419	0.10 410	0.12 402	0.12 421	0.16 443	0.17 461

ADLNet2	0.30 402	0.17 363	0.72 463	0.23 298	0.17 386	0.36 412	0.24 389	0.52 415	0.51 455	0.32 318	0.38 318	0.45 424	0.30 392	0.69 453	0.35 416	0.10 323	0.08 351	0.09 234	0.09 301	0.12 388	0.10 333

TRStereo	0.19 198	0.17 363	0.47 347	0.23 298	0.19 428	0.19 113	0.16 115	0.52 415	0.28 198	0.20 144	0.19 110	0.21 173	0.13 120	0.24 157	0.13 86	0.09 274	0.06 149	0.09 234	0.11 382	0.06 43	0.06 76

RAFT + AFF	0.27 362	0.23 441	0.50 372	0.25 386	0.17 386	0.30 343	0.33 477	0.52 415	0.40 352	0.28 220	0.30 221	0.30 296	0.31 408	0.62 427	0.24 336	0.09 274	0.10 410	0.11 364	0.10 343	0.11 351	0.11 368

ADCRef	0.38 461	0.24 445	0.88 499	0.26 420	0.21 453	0.49 484	0.27 424	0.52 415	0.48 434	0.50 483	0.58 468	0.35 344	0.47 488	0.48 347	1.29 549	0.09 274	0.08 351	0.12 402	0.12 421	0.11 351	0.11 368

TDLM	0.30 402	0.21 419	0.38 244	0.28 469	0.15 333	0.33 379	0.32 467	0.52 415	0.47 424	0.38 405	0.43 378	0.39 375	0.29 379	0.91 515	0.28 368	0.14 445	0.08 351	0.13 423	0.11 382	0.12 388	0.10 333

CVANet_RVC	0.30 402	0.19 393	0.41 290	0.26 420	0.16 365	0.33 379	0.26 418	0.52 415	0.47 424	0.40 430	0.46 411	0.43 409	0.31 408	0.89 511	0.26 359	0.14 445	0.09 385	0.14 449	0.13 448	0.14 421	0.10 333

DeepPruner_ROB	0.26 354	0.19 393	0.44 320	0.21 192	0.16 365	0.30 343	0.21 316	0.52 415	0.32 250	0.35 367	0.38 318	0.39 375	0.26 329	0.42 329	0.24 336	0.15 458	0.11 434	0.11 364	0.11 382	0.14 421	0.13 407

iResNetv2_ROB	0.27 362	0.26 461	0.72 463	0.23 298	0.13 241	0.29 326	0.18 194	0.52 415	0.49 443	0.37 390	0.45 401	0.39 375	0.25 320	0.34 293	0.20 263	0.08 195	0.06 149	0.07 78	0.05 42	0.12 388	0.09 277

NOSS_ROB	0.31 409	0.20 405	0.35 193	0.24 349	0.16 365	0.32 368	0.19 238	0.52 415	0.48 434	0.33 330	0.36 295	0.42 405	0.28 364	0.93 518	0.24 336	0.19 501	0.20 517	0.24 512	0.22 513	0.17 460	0.17 461

CoDeX	0.23 280	0.12 181	0.46 339	0.21 192	0.14 283	0.29 326	0.21 316	0.53 426	0.41 362	0.29 247	0.35 285	0.29 280	0.22 266	0.48 347	0.19 248	0.09 274	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.08 172	0.07 153

ADLNet	0.28 382	0.15 319	0.42 300	0.23 298	0.19 428	0.34 392	0.23 367	0.53 426	0.43 376	0.42 449	0.41 349	0.44 420	0.27 348	0.55 382	0.35 416	0.11 362	0.08 351	0.11 364	0.11 382	0.11 351	0.12 391

FADNet	0.32 418	0.36 504	0.74 468	0.23 298	0.22 469	0.37 417	0.19 238	0.53 426	0.48 434	0.32 318	0.36 295	0.43 409	0.32 415	0.64 435	0.25 346	0.16 473	0.16 495	0.14 449	0.16 482	0.24 505	0.19 482

ADCPNet	0.48 497	0.29 478	1.60 551	0.27 448	0.23 482	0.70 522	0.38 497	0.53 426	0.51 455	0.51 488	0.59 470	0.67 512	0.56 507	0.60 412	1.14 539	0.15 458	0.18 508	0.14 449	0.23 515	0.19 481	0.19 482

HSM	0.28 382	0.16 344	0.35 193	0.20 148	0.15 333	0.33 379	0.19 238	0.53 426	0.37 312	0.36 383	0.38 318	0.67 512	0.31 408	0.89 511	0.23 325	0.08 195	0.06 149	0.08 157	0.07 140	0.08 172	0.08 219

NCCL2	0.35 440	0.26 461	0.49 361	0.36 512	0.22 469	0.41 442	0.41 508	0.53 426	0.42 369	0.47 477	0.46 411	0.61 494	0.39 454	0.55 382	0.37 423	0.16 473	0.13 463	0.21 503	0.21 505	0.16 443	0.16 449

CBMV	0.33 427	0.21 419	0.54 394	0.23 298	0.13 241	0.42 449	0.33 477	0.53 426	0.48 434	0.52 494	0.49 426	0.50 452	0.41 462	0.56 393	0.31 395	0.15 458	0.16 495	0.18 489	0.16 482	0.13 403	0.13 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.33 427	0.30 485	0.72 463	0.22 251	0.16 365	0.32 368	0.22 342	0.54 433	0.44 391	0.41 439	0.49 426	0.33 323	0.38 448	0.73 466	0.25 346	0.18 495	0.19 512	0.24 512	0.20 502	0.16 443	0.13 407

Wz-Net-LNSev	0.34 435	0.29 478	0.91 503	0.26 420	0.21 453	0.47 473	0.31 461	0.54 433	0.54 470	0.44 462	0.52 442	0.50 452	0.35 431	0.39 317	0.39 433	0.11 362	0.11 434	0.10 307	0.09 301	0.14 421	0.13 407

UDG	0.40 472	0.46 522	0.49 361	0.40 524	0.35 525	0.47 473	0.27 424	0.54 433	0.47 424	0.39 420	0.45 401	0.59 487	0.44 476	0.46 341	0.39 433	0.26 519	0.19 512	0.48 540	0.22 513	0.34 530	0.26 521

LMCR-Stereo	0.26 354	0.18 377	0.49 361	0.28 469	0.14 283	0.36 412	0.23 367	0.54 433	0.34 272	0.39 420	0.40 341	0.29 280	0.29 379	0.37 310	0.27 364	0.11 362	0.07 267	0.09 234	0.07 140	0.13 403	0.09 277

FINET	0.34 435	0.27 468	0.80 479	0.24 349	0.24 490	0.36 412	0.34 479	0.54 433	0.72 514	0.39 420	0.47 418	0.32 316	0.30 392	0.51 361	0.32 400	0.19 501	0.17 502	0.13 423	0.12 421	0.18 474	0.16 449

ADCL	0.47 494	0.22 432	1.00 516	0.27 448	0.19 428	0.74 524	0.64 541	0.54 433	0.69 509	0.56 504	0.71 502	0.55 473	0.60 514	0.60 412	1.43 551	0.11 362	0.09 385	0.13 423	0.13 448	0.14 421	0.14 428

AnyNet_C32	0.51 507	0.40 514	1.10 529	0.29 472	0.28 509	0.59 507	0.58 536	0.54 433	0.60 489	0.62 511	0.66 493	0.54 471	0.54 503	0.78 488	1.74 559	0.15 458	0.14 473	0.15 464	0.17 491	0.20 490	0.20 492

ADCP+	0.45 490	0.24 445	1.15 531	0.25 386	0.22 469	0.56 500	0.39 502	0.54 433	0.51 455	0.44 462	0.51 434	0.46 432	0.52 502	0.56 393	1.89 562	0.10 323	0.08 351	0.11 364	0.10 343	0.14 421	0.13 407

AdaStereo	0.24 310	0.16 344	0.37 225	0.24 349	0.12 167	0.32 368	0.17 151	0.54 433	0.42 369	0.33 330	0.38 318	0.35 344	0.21 253	0.30 267	0.22 306	0.14 445	0.06 149	0.13 423	0.08 215	0.11 351	0.08 219
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
WCMA_ROB	0.51 507	0.21 419	0.65 442	0.25 386	0.21 453	0.58 504	0.32 467	0.54 433	0.55 476	0.95 539	1.40 546	1.28 545	0.81 536	0.73 466	0.62 496	0.18 495	0.15 488	0.15 464	0.15 470	0.19 481	0.19 482

test_sample8	0.49 500	0.19 393	0.50 372	0.18 49	0.16 365	0.34 392	0.20 285	0.55 443	0.34 272	0.62 511	0.38 318	1.15 541	0.67 525	0.66 446	0.91 524	0.23 509	1.82 574	0.28 521	0.24 517	0.18 474	0.16 449

mmx	0.31 409	0.12 181	0.42 300	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.20 285	0.55 443	0.45 402	0.30 278	0.42 365	0.34 330	0.23 281	0.81 497	1.08 534	0.10 323	0.07 267	0.11 364	0.10 343	0.11 351	0.10 333

xxx	0.31 409	0.12 181	0.42 300	0.20 148	0.13 241	0.28 305	0.20 285	0.55 443	0.45 402	0.30 278	0.42 365	0.34 330	0.23 281	0.81 497	1.08 534	0.10 323	0.07 267	0.11 364	0.10 343	0.11 351	0.10 333

LL-Strereo	0.29 393	0.25 450	0.58 412	0.25 386	0.21 453	0.23 220	0.24 389	0.55 443	0.42 369	0.34 350	0.32 244	0.41 396	0.40 458	0.94 520	0.23 325	0.08 195	0.07 267	0.11 364	0.09 301	0.09 238	0.09 277

Wz-Net-MNSev	0.36 444	0.26 461	0.79 476	0.26 420	0.21 453	0.59 507	0.38 497	0.55 443	0.56 479	0.48 480	0.54 452	0.53 467	0.36 435	0.60 412	0.44 457	0.11 362	0.09 385	0.11 364	0.11 382	0.15 435	0.13 407

test_xeample	0.34 435	0.10 77	0.29 131	0.19 88	0.11 111	0.33 379	0.23 367	0.55 443	0.38 326	0.32 318	0.45 401	0.29 280	0.26 329	0.57 397	2.24 568	0.10 323	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.09 277

SFCPSM	0.22 263	0.10 77	0.51 383	0.21 192	0.14 283	0.34 392	0.22 342	0.55 443	0.39 336	0.29 247	0.32 244	0.23 205	0.21 253	0.27 223	0.19 248	0.09 274	0.07 267	0.09 234	0.09 301	0.09 238	0.08 219

psm_up	0.29 393	0.16 344	0.41 290	0.26 420	0.17 386	0.32 368	0.26 418	0.55 443	0.43 376	0.36 383	0.40 341	0.45 424	0.37 444	0.58 404	0.30 388	0.11 362	0.12 451	0.13 423	0.12 421	0.10 303	0.10 333

GwcNet	0.35 440	0.23 441	0.88 499	0.25 386	0.24 490	0.48 479	0.27 424	0.55 443	0.57 482	0.38 405	0.52 442	0.51 456	0.32 415	0.60 412	0.41 448	0.13 419	0.11 434	0.12 402	0.11 382	0.13 403	0.14 428

S-Stereo	0.38 461	0.20 405	1.05 522	0.27 448	0.22 469	0.38 425	0.32 467	0.55 443	0.66 501	0.39 420	0.59 470	0.49 445	0.41 462	0.75 475	0.40 440	0.12 400	0.15 488	0.13 423	0.13 448	0.16 443	0.21 500

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 444	0.36 504	0.53 391	0.34 501	0.19 428	0.51 488	0.24 389	0.55 443	0.38 326	0.41 439	0.47 418	0.47 434	0.27 348	0.73 466	0.30 388	0.36 537	0.19 512	0.27 515	0.17 491	0.26 513	0.23 512

iResNet_ROB	0.25 338	0.19 393	0.40 267	0.20 148	0.12 167	0.30 343	0.16 115	0.55 443	0.53 466	0.38 405	0.43 378	0.37 355	0.26 329	0.38 315	0.22 306	0.08 195	0.06 149	0.06 24	0.04 1	0.09 238	0.09 277

XPNet_ROB	0.33 427	0.20 405	0.43 311	0.27 448	0.18 407	0.37 417	0.31 461	0.55 443	0.50 451	0.51 488	0.53 449	0.58 485	0.37 444	0.63 433	0.45 460	0.17 484	0.12 451	0.13 423	0.12 421	0.15 435	0.14 428

MSMD_ROB	0.60 522	0.33 498	0.61 423	0.30 481	0.25 497	0.86 536	0.35 483	0.55 443	0.67 504	1.10 547	1.49 551	1.76 555	0.97 547	0.88 509	0.49 471	0.23 509	0.21 519	0.27 515	0.27 529	0.25 507	0.24 517

SGM-Forest	0.36 444	0.17 363	0.47 347	0.23 298	0.16 365	0.45 465	0.41 508	0.55 443	0.48 434	0.52 494	0.60 475	0.52 462	0.41 462	0.85 503	0.50 477	0.17 484	0.17 502	0.17 481	0.15 470	0.15 435	0.15 440
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-mn7	0.46 492	0.45 521	1.48 547	0.25 386	0.19 428	0.44 459	0.29 445	0.56 458	0.82 526	0.65 517	0.96 528	0.49 445	0.38 448	0.88 509	0.63 499	0.12 400	0.10 410	0.11 364	0.11 382	0.13 403	0.14 428

z-mn7	0.44 488	0.40 514	1.09 525	0.25 386	0.18 407	0.61 511	0.34 479	0.56 458	0.93 541	0.43 455	0.96 528	0.53 467	0.39 454	0.94 520	0.59 490	0.10 323	0.09 385	0.10 307	0.10 343	0.14 421	0.13 407

ITSA-stereo	0.25 338	0.15 319	0.33 174	0.23 298	0.11 111	0.27 286	0.18 194	0.56 458	0.59 485	0.31 295	0.32 244	0.33 323	0.28 364	0.49 352	0.30 388	0.11 362	0.08 351	0.11 364	0.10 343	0.11 351	0.13 407

ttt	0.29 393	0.12 181	0.34 183	0.21 192	0.13 241	0.29 326	0.20 285	0.56 458	0.47 424	0.31 295	0.44 389	0.30 296	0.22 266	0.65 441	0.85 520	0.13 419	0.10 410	0.10 307	0.10 343	0.11 351	0.11 368

BUS	0.23 280	0.12 181	0.28 121	0.25 386	0.14 283	0.43 457	0.17 151	0.56 458	0.34 272	0.34 350	0.35 285	0.32 316	0.20 246	0.26 204	0.21 286	0.10 323	0.07 267	0.11 364	0.10 343	0.09 238	0.09 277

BSDual-CNN	0.23 280	0.12 181	0.28 121	0.25 386	0.14 283	0.35 407	0.21 316	0.56 458	0.34 272	0.34 350	0.35 285	0.38 363	0.24 299	0.26 204	0.21 286	0.10 323	0.07 267	0.11 364	0.10 343	0.09 238	0.09 277

hknet	0.25 338	0.14 286	0.40 267	0.25 386	0.15 333	0.35 407	0.21 316	0.56 458	0.37 312	0.34 350	0.35 285	0.43 409	0.27 348	0.37 310	0.21 286	0.09 274	0.07 267	0.11 364	0.10 343	0.09 238	0.09 277

GEStereo_RVC	0.27 362	0.20 405	0.44 320	0.27 448	0.16 365	0.33 379	0.25 406	0.56 458	0.54 470	0.34 350	0.38 318	0.34 330	0.25 320	0.51 361	0.28 368	0.12 400	0.08 351	0.09 234	0.08 215	0.11 351	0.11 368

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 507	0.50 531	0.86 496	0.39 522	0.24 490	0.84 534	0.55 534	0.56 458	0.62 494	0.60 509	0.68 497	0.62 496	0.42 471	1.13 538	0.43 452	0.23 509	0.27 533	0.27 515	0.35 536	0.25 507	0.29 526

edge stereo	0.39 466	0.22 432	0.81 481	0.27 448	0.22 469	0.37 417	0.24 389	0.56 458	0.54 470	0.53 500	0.60 475	0.71 521	0.50 497	0.78 488	0.40 440	0.16 473	0.14 473	0.19 497	0.14 461	0.16 443	0.17 461

zh-sn7	0.48 497	0.51 533	1.43 546	0.29 472	0.20 445	0.47 473	0.39 502	0.57 468	0.62 494	0.52 494	0.81 515	0.52 462	0.56 507	1.05 532	0.87 521	0.12 400	0.13 463	0.13 423	0.13 448	0.17 460	0.16 449

PSMNet-RUCA	0.37 454	0.41 518	0.66 446	0.46 532	0.41 530	0.34 392	0.25 406	0.57 468	0.45 402	0.39 420	0.52 442	0.43 409	0.33 418	0.41 326	0.29 380	0.25 518	0.14 473	0.33 531	0.21 505	0.31 526	0.22 505

ssnet_v2	0.28 382	0.16 344	0.44 320	0.22 251	0.15 333	0.40 438	0.30 456	0.57 468	0.46 419	0.38 405	0.36 295	0.47 434	0.29 379	0.38 315	0.39 433	0.13 419	0.11 434	0.11 364	0.11 382	0.11 351	0.11 368

222	0.41 474	0.10 77	0.29 131	0.19 88	0.11 111	0.36 412	0.20 285	0.57 468	0.39 336	0.35 367	0.44 389	0.30 296	0.27 348	0.55 382	3.56 573	0.11 362	0.07 267	0.08 157	0.08 215	0.09 238	0.09 277

RGC	0.39 466	0.32 497	0.64 441	0.34 501	0.27 504	0.40 438	0.29 445	0.57 468	0.53 466	0.45 466	0.64 490	0.62 496	0.45 479	0.72 464	0.39 433	0.15 458	0.15 488	0.21 503	0.20 502	0.18 474	0.19 482

ADCMid	0.49 500	0.34 499	1.13 530	0.26 420	0.21 453	0.51 488	0.37 491	0.57 468	0.54 470	0.75 528	0.66 493	0.62 496	0.64 524	0.64 435	1.68 556	0.13 419	0.12 451	0.17 481	0.17 491	0.20 490	0.17 461

GANet	0.36 444	0.22 432	0.49 361	0.29 472	0.17 386	0.41 442	0.38 497	0.57 468	0.45 402	0.46 470	0.75 508	0.55 473	0.40 458	0.94 520	0.41 448	0.13 419	0.13 463	0.13 423	0.11 382	0.14 421	0.11 368

PS-NSSS	0.32 418	0.30 485	0.46 339	0.23 298	0.17 386	0.33 379	0.24 389	0.57 468	0.41 362	0.37 390	0.52 442	0.35 344	0.30 392	0.80 494	0.30 388	0.17 484	0.14 473	0.21 503	0.15 470	0.15 435	0.13 407

ETE_ROB	0.34 435	0.26 461	0.45 331	0.29 472	0.18 407	0.40 438	0.37 491	0.57 468	0.47 424	0.50 483	0.50 428	0.62 496	0.36 435	0.55 382	0.38 425	0.13 419	0.10 410	0.14 449	0.12 421	0.16 443	0.16 449

xxxx	0.34 435	0.10 77	0.29 131	0.19 88	0.11 111	0.37 417	0.20 285	0.58 477	0.38 326	0.29 247	0.42 365	0.38 363	0.24 299	0.46 341	2.20 566	0.11 362	0.07 267	0.09 234	0.08 215	0.09 238	0.09 277

NVstereo2D	0.31 409	0.16 344	0.54 394	0.24 349	0.22 469	0.42 449	0.28 439	0.58 477	0.56 479	0.28 220	0.38 318	0.40 389	0.30 392	0.71 459	0.28 368	0.13 419	0.08 351	0.13 423	0.10 343	0.19 481	0.16 449

NaN_ROB	0.41 474	0.28 471	0.62 431	0.30 481	0.19 428	0.51 488	0.47 523	0.58 477	0.59 485	0.56 504	0.47 418	0.49 445	0.41 462	1.21 543	0.64 501	0.12 400	0.18 508	0.12 402	0.13 448	0.11 351	0.14 428

PWC_ROB	0.38 461	0.29 478	0.69 453	0.25 386	0.20 445	0.38 425	0.19 238	0.58 477	0.67 504	0.57 506	0.85 520	0.51 456	0.40 458	0.71 459	0.52 480	0.13 419	0.09 385	0.14 449	0.10 343	0.17 460	0.14 428

PWCDC_ROB	0.38 461	0.30 485	0.60 420	0.33 499	0.20 445	0.42 449	0.19 238	0.58 477	0.89 535	0.42 449	1.26 542	0.36 349	0.34 427	0.50 356	0.38 425	0.18 495	0.11 434	0.11 364	0.09 301	0.19 481	0.13 407

1111x	0.32 418	0.11 139	0.40 267	0.22 251	0.11 111	0.32 368	0.26 418	0.59 482	0.43 376	0.31 295	0.41 349	0.39 375	0.28 364	0.76 480	1.37 550	0.09 274	0.08 351	0.09 234	0.10 343	0.09 238	0.08 219

pcwnet_v2	0.32 418	0.15 319	1.26 538	0.23 298	0.18 407	0.32 368	0.18 194	0.59 482	0.60 489	0.36 383	0.45 401	0.35 344	0.29 379	0.36 307	0.25 346	0.14 445	0.11 434	0.12 402	0.11 382	0.14 421	0.15 440

DGSMNet	0.61 523	0.29 478	0.91 503	0.51 538	0.70 551	0.62 513	1.38 572	0.59 482	0.55 476	0.37 390	0.61 482	0.52 462	0.33 418	0.65 441	0.43 452	0.53 544	0.60 562	0.67 549	0.61 557	0.63 546	0.61 557

stereogan	0.37 454	0.17 363	0.65 442	0.27 448	0.22 469	0.62 513	0.26 418	0.59 482	0.63 498	0.43 455	0.60 475	0.67 512	0.42 471	0.68 451	0.35 416	0.13 419	0.14 473	0.14 449	0.12 421	0.19 481	0.17 461

RTSC	0.39 466	0.28 471	0.78 470	0.27 448	0.18 407	0.49 484	0.22 342	0.59 482	0.84 533	0.55 503	0.53 449	0.49 445	0.36 435	0.67 450	0.82 516	0.13 419	0.10 410	0.11 364	0.12 421	0.17 460	0.17 461

RYNet	0.37 454	0.18 377	0.59 418	0.25 386	0.28 509	0.61 511	0.32 467	0.59 482	0.59 485	0.41 439	0.38 318	0.57 482	0.39 454	0.87 506	0.53 482	0.11 362	0.08 351	0.12 402	0.11 382	0.18 474	0.18 474

DispFullNet	0.66 527	0.89 554	1.59 550	0.77 551	1.21 568	0.51 488	0.23 367	0.59 482	0.72 514	0.69 522	0.61 482	0.69 518	0.91 543	0.79 490	0.48 469	0.27 524	0.12 451	0.73 552	0.30 533	0.65 549	0.40 539

PSMNet_ROB	0.33 427	0.24 445	0.54 394	0.31 487	0.21 453	0.42 449	0.43 513	0.59 482	0.47 424	0.37 390	0.44 389	0.49 445	0.31 408	0.64 435	0.43 452	0.14 445	0.10 410	0.15 464	0.14 461	0.13 403	0.11 368

GASNet	0.36 444	0.46 522	0.88 499	0.34 501	0.23 482	0.35 407	0.22 342	0.60 490	0.53 466	0.40 430	0.37 304	0.45 424	0.30 392	0.79 490	0.35 416	0.15 458	0.10 410	0.14 449	0.14 461	0.22 499	0.12 391

NINENet	0.25 338	0.15 319	0.37 225	0.23 298	0.16 365	0.43 457	0.17 151	0.60 490	0.46 419	0.32 318	0.37 304	0.32 316	0.20 246	0.42 329	0.21 286	0.10 323	0.10 410	0.12 402	0.08 215	0.11 351	0.10 333

FAT-Stereo	0.36 444	0.18 377	0.73 467	0.26 420	0.18 407	0.33 379	0.29 445	0.60 490	0.59 485	0.46 470	0.60 475	0.60 490	0.50 497	0.61 419	0.34 412	0.13 419	0.14 473	0.13 423	0.12 421	0.14 421	0.18 474

XQC	0.43 482	0.37 509	0.96 512	0.34 501	0.25 497	0.53 498	0.34 479	0.60 490	0.73 517	0.51 488	0.46 411	0.57 482	0.47 488	0.70 456	0.72 508	0.17 484	0.12 451	0.18 489	0.15 470	0.25 507	0.23 512

Wz-Net-SNSev	0.43 482	0.41 518	1.27 539	0.30 481	0.21 453	0.44 459	0.41 508	0.61 494	0.65 500	0.46 470	0.65 491	0.62 496	0.39 454	0.74 474	0.59 490	0.12 400	0.11 434	0.12 402	0.13 448	0.16 443	0.14 428

APVNet	0.36 444	0.20 405	0.70 459	0.26 420	0.22 469	0.52 497	0.35 483	0.61 494	0.44 391	0.38 405	0.52 442	0.48 440	0.38 448	0.84 502	0.46 466	0.13 419	0.14 473	0.15 464	0.16 482	0.16 443	0.15 440

Syn2CoEx	0.36 444	0.31 492	0.78 470	0.34 501	0.21 453	0.41 442	0.28 439	0.61 494	0.49 443	0.42 449	0.56 463	0.45 424	0.44 476	0.69 453	0.38 425	0.17 484	0.14 473	0.15 464	0.12 421	0.13 403	0.12 391

AF-Net	0.37 454	0.26 461	0.56 404	0.32 493	0.23 482	0.41 442	0.29 445	0.61 494	0.64 499	0.42 449	0.68 497	0.65 507	0.49 495	0.57 397	0.44 457	0.15 458	0.11 434	0.19 497	0.14 461	0.15 435	0.13 407

LSM	1.64 565	0.40 514	2.56 564	2.02 574	17.61 587	0.51 488	0.52 531	0.61 494	0.76 519	0.82 531	1.11 536	0.63 504	0.54 503	0.75 475	0.49 471	0.16 473	0.24 529	0.18 489	0.21 505	0.25 507	2.42 577

StereoDRNet	0.32 418	0.22 432	0.61 423	0.27 448	0.21 453	0.42 449	0.30 456	0.61 494	0.48 434	0.46 470	0.39 331	0.48 440	0.30 392	0.57 397	0.40 440	0.11 362	0.09 385	0.12 402	0.11 382	0.12 388	0.10 333

CSAN	0.50 503	0.35 501	0.78 470	0.36 512	0.23 482	0.56 500	0.59 538	0.61 494	0.70 511	0.64 515	0.78 512	0.65 507	0.60 514	1.38 550	0.62 496	0.21 506	0.17 502	0.20 501	0.20 502	0.18 474	0.18 474

LALA_ROB	0.36 444	0.25 450	0.46 339	0.30 481	0.21 453	0.47 473	0.39 502	0.61 494	0.51 455	0.52 494	0.51 434	0.69 518	0.36 435	0.50 356	0.43 452	0.17 484	0.11 434	0.16 475	0.14 461	0.17 460	0.15 440

w-ln-seven	0.42 477	0.30 485	1.18 532	0.26 420	0.22 469	0.58 504	0.31 461	0.62 502	0.81 525	0.58 507	0.61 482	0.53 467	0.36 435	0.57 397	0.65 503	0.11 362	0.10 410	0.13 423	0.12 421	0.15 435	0.13 407

WZ-Net	0.52 511	0.38 512	1.90 555	0.30 481	0.24 490	0.57 503	0.48 527	0.62 502	0.78 522	0.50 483	0.71 502	0.68 516	0.54 503	0.98 527	0.84 517	0.13 419	0.10 410	0.11 364	0.12 421	0.19 481	0.20 492

AASNet	0.27 362	0.19 393	0.49 361	0.26 420	0.17 386	0.34 392	0.20 285	0.62 502	0.48 434	0.35 367	0.40 341	0.32 316	0.25 320	0.28 236	0.34 412	0.11 362	0.09 385	0.10 307	0.08 215	0.13 403	0.11 368

RTS	0.78 540	0.48 526	4.68 570	0.34 501	0.28 509	1.12 547	0.46 519	0.62 502	1.03 545	0.73 524	0.89 525	0.60 490	0.59 512	1.61 554	1.16 542	0.14 445	0.11 434	0.15 464	0.15 470	0.21 493	0.19 482

RTSA	0.78 540	0.48 526	4.68 570	0.34 501	0.28 509	1.12 547	0.46 519	0.62 502	1.03 545	0.73 524	0.89 525	0.60 490	0.59 512	1.61 554	1.16 542	0.14 445	0.11 434	0.15 464	0.15 470	0.21 493	0.19 482

DeepPrunerF	0.44 488	0.29 478	1.29 541	0.33 499	0.30 517	0.35 407	0.36 487	0.62 502	1.15 553	0.40 430	0.44 389	0.39 375	0.41 462	0.80 494	0.52 480	0.18 495	0.14 473	0.23 510	0.21 505	0.17 460	0.17 461

HSM-Net_RVC	0.27 362	0.11 139	0.42 300	0.19 88	0.11 111	0.34 392	0.20 285	0.62 502	0.43 376	0.40 430	0.43 378	0.50 452	0.26 329	0.76 480	0.22 306	0.08 195	0.07 267	0.07 78	0.07 140	0.08 172	0.08 219
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-TNSev	0.51 507	0.58 537	1.61 553	0.25 386	0.21 453	0.65 515	0.45 517	0.63 509	0.69 509	0.51 488	0.54 452	0.71 521	0.60 514	1.00 528	0.77 512	0.15 458	0.15 488	0.13 423	0.15 470	0.21 493	0.20 492

AnyNet_C01	0.65 526	0.58 537	2.60 565	0.32 493	0.26 502	0.88 537	0.61 539	0.63 509	0.62 494	0.68 520	0.96 528	0.76 524	0.60 514	0.96 524	1.43 551	0.16 473	0.16 495	0.17 481	0.17 491	0.23 502	0.23 512

otaku	0.57 517	0.62 541	0.87 498	0.63 545	0.44 534	0.73 523	0.37 491	0.65 511	0.66 501	0.51 488	0.75 508	0.66 511	0.45 479	0.69 453	0.46 466	0.53 544	0.34 542	0.55 544	0.35 536	0.60 544	0.45 542

ccnet	0.42 477	0.31 492	0.48 356	0.27 448	0.32 521	0.60 510	0.32 467	0.65 511	0.46 419	0.53 500	0.66 493	0.56 477	0.45 479	0.72 464	0.61 494	0.26 519	0.19 512	0.24 512	0.21 505	0.26 513	0.22 505

NCC-stereo	0.39 466	0.25 450	0.69 453	0.32 493	0.28 509	0.46 467	0.36 487	0.65 511	0.52 462	0.40 430	0.57 466	0.56 477	0.47 488	0.73 466	0.45 460	0.17 484	0.14 473	0.18 489	0.25 522	0.16 443	0.16 449

Nwc_Net	0.37 454	0.25 450	0.68 452	0.31 487	0.24 490	0.44 459	0.30 456	0.65 511	0.50 451	0.37 390	0.69 501	0.58 485	0.45 479	0.60 412	0.40 440	0.15 458	0.12 451	0.19 497	0.21 505	0.14 421	0.13 407

Abc-Net	0.39 466	0.25 450	0.69 453	0.32 493	0.28 509	0.46 467	0.36 487	0.65 511	0.52 462	0.40 430	0.57 466	0.56 477	0.47 488	0.73 466	0.45 460	0.17 484	0.14 473	0.18 489	0.25 522	0.16 443	0.16 449
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	0.33 427	0.17 363	0.61 423	0.27 448	0.19 428	0.46 467	0.29 445	0.65 511	0.51 455	0.47 477	0.46 411	0.44 420	0.34 427	0.62 427	0.41 448	0.12 400	0.08 351	0.13 423	0.12 421	0.12 388	0.10 333

Ntro	0.58 518	0.64 542	0.92 505	0.66 546	0.50 540	0.77 527	0.36 487	0.66 517	0.70 511	0.50 483	0.59 470	0.65 507	0.51 500	0.75 475	0.45 460	0.56 548	0.32 541	0.56 547	0.34 535	0.63 546	0.46 545

FCDSN-DC	0.63 524	0.31 492	0.61 423	0.36 512	0.30 517	0.65 515	0.37 491	0.66 517	0.68 507	1.14 549	1.54 554	1.71 554	1.26 556	0.92 516	0.64 501	0.24 515	0.22 523	0.27 515	0.26 526	0.27 518	0.27 525
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.42 477	0.27 468	0.81 481	0.31 487	0.25 497	0.42 449	0.22 342	0.66 517	0.94 543	0.63 513	0.60 475	0.59 487	0.47 488	0.59 410	0.58 489	0.15 458	0.13 463	0.16 475	0.16 482	0.20 490	0.22 505

CC-Net-ROB	0.43 482	0.47 524	0.65 442	0.37 518	0.23 482	0.51 488	0.29 445	0.66 517	0.49 443	0.46 470	0.51 434	0.48 440	0.38 448	0.96 524	0.35 416	0.34 535	0.23 527	0.55 544	0.25 522	0.31 526	0.20 492

GANetREF_RVC	0.43 482	0.47 524	0.69 453	0.38 520	0.20 445	0.51 488	0.48 527	0.66 517	0.66 501	0.46 470	0.46 411	0.50 452	0.44 476	0.90 514	0.39 433	0.27 524	0.21 519	0.32 529	0.18 497	0.27 518	0.22 505
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SAMSARA	0.56 514	0.39 513	0.80 479	0.60 543	0.46 535	1.00 543	1.23 571	0.67 522	0.68 507	0.71 523	0.54 452	0.89 531	0.57 510	0.81 497	0.62 496	0.19 501	0.22 523	0.18 489	0.18 497	0.27 518	0.25 519

ADCS	0.58 518	0.40 514	1.35 544	0.29 472	0.24 490	0.55 499	0.45 517	0.67 522	0.83 530	0.76 529	0.71 502	0.68 516	0.60 514	0.76 480	2.23 567	0.16 473	0.16 495	0.16 475	0.17 491	0.22 499	0.22 505

SANet	0.53 512	0.28 471	0.96 512	0.26 420	0.15 333	0.69 519	0.44 516	0.67 522	1.34 555	0.67 519	0.98 531	0.94 532	0.71 529	0.89 511	0.76 509	0.14 445	0.12 451	0.12 402	0.11 382	0.17 460	0.16 449

SGM_RVC	0.50 503	0.19 393	0.50 372	0.25 386	0.15 333	0.69 519	0.39 502	0.68 525	0.82 526	0.95 539	0.84 519	1.13 538	0.76 531	1.16 539	0.60 493	0.16 473	0.16 495	0.16 475	0.16 482	0.16 443	0.17 461
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	1.02 550	0.13 243	0.43 311	0.35 510	0.43 533	5.36 574	1.71 573	0.69 526	0.53 466	0.36 383	0.63 488	0.55 473	0.22 266	7.60 581	0.43 452	0.09 274	0.06 149	0.14 449	0.24 517	0.26 513	0.30 527

anonymity	0.56 514	0.54 536	0.70 459	0.47 533	0.61 547	0.56 500	0.43 513	0.69 526	0.49 443	0.63 513	0.55 456	0.54 471	0.60 514	0.61 419	0.57 484	0.55 547	0.53 555	0.50 541	0.54 552	0.51 538	0.56 550

NVStereoNet_ROB	0.67 528	0.49 530	0.83 487	0.48 534	0.40 529	0.51 488	0.46 519	0.70 528	0.77 521	0.84 532	1.72 558	1.02 537	0.83 538	1.23 544	0.79 514	0.32 533	0.38 544	0.40 536	0.46 544	0.36 532	0.41 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.43 482	0.26 461	0.54 394	0.31 487	0.20 445	0.51 488	0.32 467	0.70 528	0.60 489	0.59 508	0.55 456	0.65 507	0.41 462	1.40 551	0.51 479	0.13 419	0.17 502	0.21 503	0.16 482	0.17 460	0.18 474

ACVNet-4b	0.72 533	0.81 549	1.33 543	0.72 549	0.50 540	0.80 532	0.31 461	0.71 530	0.80 524	0.50 483	0.72 506	0.95 534	0.43 475	0.96 524	1.20 546	1.13 571	0.21 519	0.76 553	0.45 543	0.65 549	0.46 545

Consistency-Raft	0.55 513	0.48 526	1.02 519	0.45 530	0.49 538	0.49 484	0.47 523	0.72 531	0.72 514	0.45 466	0.82 517	0.47 434	0.60 514	0.50 356	0.63 499	0.39 541	0.39 545	0.44 538	0.51 549	0.52 539	0.37 536

PDISCO_ROB	0.43 482	0.30 485	0.67 447	0.43 527	0.36 526	0.67 518	0.32 467	0.72 531	0.76 519	0.43 455	0.53 449	0.63 504	0.40 458	0.66 446	0.47 468	0.21 506	0.12 451	0.21 503	0.19 501	0.25 507	0.20 492

MFMNet_re	0.72 533	0.76 547	0.99 515	0.62 544	0.70 551	0.77 527	0.67 542	0.75 533	0.83 530	0.78 530	0.86 521	0.69 518	0.78 532	0.71 459	0.61 494	0.66 553	0.59 561	0.61 548	0.58 556	0.68 552	0.71 561

SGM+DAISY	0.87 542	0.66 544	1.30 542	0.51 538	0.60 546	1.03 544	0.84 557	0.76 534	0.73 517	1.39 556	1.51 552	1.31 546	1.22 554	1.11 535	1.08 534	0.57 549	0.53 555	0.51 543	0.51 549	0.54 540	0.61 557

MDST_ROB	0.48 497	0.14 286	0.95 510	0.30 481	0.21 453	1.33 557	0.32 467	0.77 535	0.56 479	1.06 545	0.71 502	0.49 445	0.35 431	1.26 546	0.38 425	0.13 419	0.11 434	0.16 475	0.13 448	0.12 388	0.12 391

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 529	0.64 542	1.06 523	0.45 530	0.27 504	1.40 560	0.58 536	0.78 536	0.92 539	0.84 532	0.86 521	0.88 530	0.68 526	1.33 549	0.68 506	0.37 539	0.29 537	0.34 532	0.36 539	0.43 534	0.37 536

SPS-STEREO	0.69 530	0.61 540	0.98 514	0.52 540	0.57 545	0.74 524	0.50 530	0.78 536	0.62 494	0.95 539	0.86 521	0.94 532	0.70 528	1.01 529	0.87 521	0.58 550	0.51 552	0.50 541	0.50 548	0.55 541	0.58 552
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.58 518	0.27 468	0.67 447	0.22 251	0.17 386	0.66 517	0.37 491	0.78 536	0.61 492	1.47 566	1.30 543	1.65 552	0.79 533	1.12 537	0.59 490	0.17 484	0.17 502	0.17 481	0.14 461	0.17 460	0.14 428
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FC-DCNN	0.70 531	0.30 485	0.69 453	0.32 493	0.27 504	0.81 533	0.39 502	0.79 539	0.82 526	1.41 558	1.58 556	1.98 557	1.26 556	1.02 530	0.77 512	0.24 515	0.22 523	0.27 515	0.26 526	0.26 513	0.26 521

MFN_U_SF_RVC	0.56 514	0.51 533	1.19 533	0.38 520	0.22 469	0.69 519	0.27 424	0.80 540	0.67 504	0.73 524	0.74 507	0.87 528	0.61 523	0.81 497	0.76 509	0.29 529	0.27 533	0.32 529	0.37 540	0.32 529	0.31 530

PVD	0.58 518	0.34 499	0.84 492	0.39 522	0.31 520	0.59 507	0.47 523	0.80 540	1.25 554	0.92 536	1.09 534	0.79 525	0.82 537	0.85 503	0.76 509	0.21 506	0.18 508	0.22 509	0.18 497	0.27 518	0.35 535

MSAF-DinoV2	0.76 539	0.44 520	1.98 556	0.49 537	0.16 365	0.58 504	0.31 461	0.81 542	0.83 530	0.41 439	0.52 442	0.98 536	0.58 511	4.97 577	1.03 531	0.11 362	0.07 267	0.10 307	0.24 517	0.27 518	0.26 521

RainbowNet	0.72 533	0.89 554	1.02 519	0.82 552	0.63 549	0.78 530	0.52 531	0.81 542	0.93 541	0.60 509	0.79 513	0.80 526	0.60 514	0.80 494	0.57 484	0.78 558	0.55 558	0.78 554	0.49 546	0.76 554	0.58 552

ELAS_RVC	0.74 537	0.36 504	1.00 516	0.37 518	0.33 522	0.88 537	0.93 560	0.83 544	1.08 549	1.35 554	1.33 545	1.24 543	1.33 560	1.06 533	0.95 527	0.27 524	0.25 531	0.29 525	0.27 529	0.30 525	0.30 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	0.71 532	0.30 485	0.67 447	0.32 493	0.27 504	0.84 534	0.39 502	0.84 545	0.85 534	1.44 562	1.64 557	2.09 559	1.28 558	1.06 533	0.80 515	0.24 515	0.22 523	0.27 515	0.26 526	0.26 513	0.25 519

DPSNet	0.47 494	0.24 445	0.93 507	0.27 448	0.20 445	0.75 526	0.57 535	0.84 545	0.79 523	0.47 477	0.51 434	0.60 490	0.69 527	0.87 506	0.71 507	0.16 473	0.13 463	0.12 402	0.10 343	0.25 507	0.21 500

LE_ROB	1.76 566	0.20 405	2.68 566	0.48 534	0.52 542	0.78 530	0.96 561	0.84 545	6.61 579	7.40 581	2.08 565	2.08 558	4.83 575	1.27 547	3.79 574	0.10 323	0.08 351	0.12 402	0.11 382	0.11 351	0.10 333

ACVNet_1	0.72 533	0.81 549	1.37 545	0.72 549	0.53 543	0.77 527	0.42 511	0.85 548	0.90 537	0.74 527	0.75 508	1.32 547	0.72 530	1.02 530	0.55 483	0.54 546	0.31 540	0.71 551	0.35 536	0.64 548	0.45 542

ELAS	0.74 537	0.36 504	0.85 495	0.36 512	0.33 522	1.36 558	0.77 551	0.93 549	0.92 539	1.41 558	1.53 553	1.16 542	1.17 552	0.95 523	1.03 531	0.26 519	0.25 531	0.28 521	0.28 532	0.31 526	0.30 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.01 548	1.16 566	4.72 572	0.70 548	0.47 536	1.24 553	0.96 561	0.97 550	0.89 535	0.65 517	0.77 511	0.87 528	0.85 541	2.09 564	1.68 556	0.38 540	0.39 545	0.31 528	0.27 529	0.43 534	0.39 538

PWCK	1.00 546	1.17 567	1.70 554	0.91 555	0.41 530	1.19 551	0.92 559	1.10 551	1.14 552	1.16 550	1.14 537	1.25 544	0.88 542	1.75 560	1.04 533	0.87 562	0.50 550	0.87 557	0.53 551	0.96 564	0.52 548

JetBlue	1.14 554	0.76 547	2.36 560	0.59 542	0.75 553	3.04 571	1.78 574	1.11 552	0.90 537	0.94 537	1.10 535	1.66 553	1.28 558	2.09 564	1.72 558	0.43 543	0.36 543	0.38 534	0.38 542	0.58 543	0.56 550

ACVNet_2	0.89 543	0.87 553	1.25 537	0.82 552	0.62 548	0.97 542	0.62 540	1.14 553	1.42 557	1.00 542	1.40 546	1.47 550	0.84 539	1.11 535	0.66 504	0.61 551	0.43 548	0.78 554	0.49 546	0.75 553	0.52 548

IMH-64-1	0.91 544	0.86 551	0.84 492	0.97 557	0.75 553	0.92 540	0.71 544	1.27 554	1.10 550	0.89 534	1.45 548	1.14 539	0.96 545	1.19 540	0.84 517	0.74 555	0.51 552	0.97 559	0.55 553	0.84 556	0.60 554

IMH-64	0.91 544	0.86 551	0.84 492	0.97 557	0.75 553	0.92 540	0.71 544	1.27 554	1.10 550	0.89 534	1.45 548	1.14 539	0.96 545	1.19 540	0.84 517	0.74 555	0.51 552	0.97 559	0.55 553	0.84 556	0.60 554

WAO-6	1.07 552	0.93 558	0.92 505	0.96 556	0.78 556	1.28 555	0.75 548	1.34 556	2.00 564	1.02 544	1.54 554	1.59 551	1.22 554	1.31 548	1.14 539	0.78 558	0.55 558	1.02 563	0.75 564	0.83 555	0.69 560

IMH	1.05 551	0.95 559	1.00 516	1.01 559	0.78 556	1.11 546	0.68 543	1.38 557	1.43 558	1.00 542	1.72 558	1.43 548	1.14 549	1.73 559	0.89 523	1.09 568	0.55 558	0.99 561	0.57 555	0.87 559	0.62 559

WAO-7	1.01 548	0.89 554	0.93 507	0.83 554	0.66 550	1.18 549	0.81 555	1.40 558	1.57 560	1.11 548	1.76 560	1.45 549	1.19 553	1.50 553	1.14 539	0.61 551	0.62 565	0.70 550	0.68 560	0.66 551	0.60 554

SGM-ForestM	1.36 556	0.28 471	0.79 476	0.26 420	0.16 365	2.26 568	1.00 563	1.42 559	1.46 559	2.38 571	2.05 564	5.95 579	2.66 572	2.95 569	2.46 569	0.17 484	0.18 508	0.18 489	0.18 497	0.15 435	0.18 474

UNDER WATER-64	1.55 563	1.19 568	2.52 563	1.31 568	0.95 564	2.12 566	1.21 570	1.45 560	3.19 568	1.43 561	1.32 544	2.64 567	2.04 568	1.63 556	1.83 560	1.11 569	0.67 569	1.28 569	0.92 568	1.19 566	1.02 570

LVE	1.13 553	1.02 560	1.28 540	1.01 559	0.80 559	1.29 556	0.81 555	1.47 561	1.96 562	1.07 546	1.90 561	1.90 556	1.01 548	1.48 552	0.91 524	0.93 565	0.61 564	0.94 558	0.69 561	0.87 559	0.75 565

notaker	1.45 560	1.34 570	1.48 547	1.40 570	1.07 566	1.18 549	0.85 558	1.48 562	1.40 556	1.51 567	3.46 573	2.40 565	1.81 566	1.76 561	1.45 554	1.11 569	0.69 570	1.38 571	0.87 567	1.31 570	0.97 569

Dean	1.17 555	1.04 562	1.49 549	1.03 561	0.78 556	1.20 552	0.77 551	1.48 562	1.96 562	1.28 552	1.99 563	2.15 560	1.14 549	1.25 545	1.00 530	0.81 560	0.60 562	1.01 562	0.69 561	0.92 563	0.74 564

ktn	1.77 567	1.36 571	1.22 535	1.43 571	1.14 567	1.52 561	1.08 566	1.51 564	3.96 575	2.77 574	4.69 575	3.35 571	1.46 564	1.69 558	1.25 548	1.43 573	0.77 571	1.45 572	0.99 570	1.32 571	0.96 568

UNDER WATER	1.59 564	1.22 569	2.36 560	1.38 569	1.03 565	1.67 563	1.10 567	1.54 565	3.63 570	1.44 562	1.47 550	2.85 569	2.25 570	1.67 557	1.94 564	1.06 567	0.62 565	1.31 570	0.93 569	1.21 567	1.02 570

KSHMR	1.89 568	1.36 571	1.60 551	1.47 572	1.22 569	1.38 559	1.06 565	1.79 566	5.97 578	1.42 560	5.65 578	2.98 570	1.14 549	2.23 567	1.20 546	1.27 572	1.12 572	1.46 573	1.10 572	1.32 571	1.15 572

WAO-8	1.46 561	1.10 564	1.09 525	1.10 563	0.84 560	2.06 564	0.75 548	1.84 567	3.83 572	1.44 562	2.21 566	2.15 560	1.43 562	3.17 570	1.19 544	0.91 563	0.65 567	1.09 564	0.79 565	0.90 561	0.71 561

TorneroNet-64	1.43 559	1.03 561	1.20 534	1.10 563	0.86 562	2.26 568	0.73 547	1.84 567	3.84 574	1.25 551	2.25 568	2.69 568	1.42 561	1.76 561	1.43 551	0.76 557	0.50 550	1.09 564	0.66 559	1.23 568	0.76 566

Venus	1.46 561	1.10 564	1.09 525	1.10 563	0.84 560	2.06 564	0.75 548	1.84 567	3.83 572	1.44 562	2.21 566	2.15 560	1.43 562	3.17 570	1.19 544	0.91 563	0.65 567	1.09 564	0.79 565	0.90 561	0.71 561

JetRed	2.30 571	2.64 576	6.12 574	1.12 566	1.38 571	5.85 577	3.29 576	1.99 570	1.67 561	1.98 569	1.95 562	2.16 563	1.60 565	2.48 568	4.10 575	1.05 566	1.60 573	1.09 564	1.01 571	1.67 573	1.28 573

HanzoNet	2.97 572	1.69 573	2.29 559	1.74 573	1.33 570	1.53 562	1.03 564	1.99 570	2.64 567	5.51 578	5.16 576	5.90 578	6.82 580	4.32 576	3.29 572	3.16 578	2.02 578	1.92 574	2.87 579	2.24 575	1.89 575

TorneroNet	2.22 569	1.08 563	1.24 536	1.14 567	0.90 563	5.58 575	0.80 553	2.12 572	8.69 580	2.58 572	5.42 577	3.88 573	1.97 567	1.78 563	1.87 561	0.86 561	0.54 557	1.15 568	0.74 563	1.23 568	0.85 567

MADNet++	2.26 570	1.80 574	2.06 557	2.13 576	1.97 573	2.61 570	1.79 575	2.38 573	2.16 565	2.75 573	2.65 570	2.38 564	2.43 571	3.17 570	3.21 571	2.17 576	1.95 576	1.94 575	1.63 574	2.06 574	2.01 576

MANE	1.41 558	0.36 504	0.74 468	0.43 527	0.41 530	2.16 567	0.80 553	2.39 574	3.38 569	2.22 570	3.06 572	3.54 572	2.73 573	2.15 566	1.94 564	0.28 527	0.27 533	0.30 527	0.46 544	0.28 523	0.34 534

DPSimNet_ROB	4.34 575	4.23 577	6.89 576	3.67 577	3.68 574	4.75 572	5.21 579	2.67 575	3.68 571	5.82 579	3.95 574	5.57 575	6.72 579	3.46 574	4.48 576	4.05 581	2.88 579	4.68 581	3.12 581	3.69 577	3.62 580

DLNR_Zeroshot_test	10.44 582	12.10 589	19.93 589	106.08 598	23.66 595	0.14 16	0.13 41	3.22 576	0.17 45	0.16 106	0.23 152	0.16 122	0.10 42	0.31 274	0.15 144	2.36 577	0.06 149	0.07 78	0.07 140	39.70 596	0.06 76

TCMNet-wrong-test	4.29 574	5.57 581	4.65 569	11.33 585	10.39 582	5.73 576	4.48 578	4.13 577	1.02 544	1.91 568	2.39 569	6.16 580	3.62 574	3.84 575	4.50 577	1.99 575	0.47 549	1.97 576	1.69 575	5.69 581	4.31 581

BEATNet-Init1	4.73 577	2.61 575	13.29 586	0.58 541	0.53 543	10.12 582	3.33 577	4.83 578	5.01 577	8.75 582	8.51 580	14.08 589	7.60 581	7.70 582	5.34 578	0.28 527	0.28 536	0.34 532	0.37 540	0.57 542	0.45 542

PML	16.10 589	12.82 590	6.78 575	5.23 578	7.76 578	33.92 593	66.56 597	5.30 579	10.28 582	26.12 596	68.59 597	20.51 591	13.49 590	10.06 584	6.78 581	5.96 583	2.00 577	6.04 585	2.18 576	8.96 584	2.60 578

DGTPSM_ROB	8.34 580	5.10 578	10.37 584	5.31 579	10.18 580	8.33 579	23.60 588	6.06 580	13.41 587	4.90 575	10.87 585	5.65 576	10.44 582	6.17 578	12.59 583	3.74 579	7.55 582	3.69 579	7.26 584	4.14 579	7.46 582

DPSMNet_ROB	8.40 581	5.11 579	10.49 585	5.58 580	10.25 581	8.34 580	23.62 589	6.07 581	13.45 588	4.93 576	10.88 586	5.66 577	10.44 582	6.24 579	12.64 584	3.98 580	7.61 583	3.76 580	7.30 585	4.20 580	7.51 583

USTest	6.88 578	5.23 580	5.63 573	7.22 581	7.29 577	14.34 585	22.76 584	8.48 582	9.32 581	5.42 577	6.39 579	6.29 581	6.64 578	6.92 580	8.62 582	1.94 574	3.29 580	2.16 577	2.55 578	3.85 578	3.29 579

LRCNet_RVC	10.90 583	14.34 591	9.35 577	15.35 586	8.04 579	1.08 545	0.34 479	8.78 583	0.70 511	12.63 589	16.05 589	9.85 582	6.54 577	8.57 583	6.34 580	20.27 594	5.40 581	23.70 592	21.88 591	14.87 588	13.83 590

tt	4.71 576	0.10 77	3.94 568	2.06 575	1.53 572	10.14 583	16.88 583	9.27 584	4.98 576	1.39 556	1.02 532	4.68 574	4.90 576	3.35 573	5.86 579	5.76 582	9.15 587	2.24 578	2.53 577	3.10 576	1.32 574

xxxxx1	15.27 586	9.54 584	10.31 579	20.13 589	18.88 588	17.08 586	23.03 585	10.36 585	10.99 583	9.21 583	9.62 581	10.74 584	10.61 585	10.72 585	13.89 588	7.97 586	9.20 588	31.85 595	44.72 595	12.84 585	13.69 587

tt_ll	15.27 586	9.54 584	10.31 579	20.13 589	18.88 588	17.08 586	23.03 585	10.36 585	10.99 583	9.21 583	9.62 581	10.74 584	10.61 585	10.72 585	13.89 588	7.97 586	9.20 588	31.85 595	44.72 595	12.84 585	13.69 587

ff	15.27 586	9.54 584	10.31 579	20.13 589	18.88 588	17.08 586	23.03 585	10.36 585	10.99 583	9.21 583	9.62 581	10.74 584	10.61 585	10.72 585	13.89 588	7.97 586	9.20 588	31.85 595	44.72 595	12.84 585	13.69 587

Anonymous_1	16.62 590	9.35 583	9.84 578	10.66 582	14.64 585	18.66 590	27.12 590	12.64 588	13.51 589	10.76 588	10.30 584	10.13 583	10.60 584	11.06 588	12.74 585	15.87 593	7.74 584	16.92 590	43.48 594	58.66 597	7.68 584

DPSM_ROB	11.49 584	9.87 587	10.35 582	11.13 583	11.31 583	19.11 591	27.51 591	13.37 589	14.21 590	10.31 586	11.06 587	10.96 587	11.27 588	11.96 589	13.59 586	6.78 584	8.19 585	6.03 583	7.09 582	7.93 582	7.73 585

DPSM	11.49 584	9.87 587	10.35 582	11.13 583	11.31 583	19.11 591	27.51 591	13.37 589	14.21 590	10.31 586	11.06 587	10.96 587	11.27 588	11.96 589	13.59 586	6.78 584	8.19 585	6.03 583	7.09 582	7.93 582	7.73 585

HaxPig	17.72 591	20.22 596	19.73 588	16.53 587	16.51 586	9.27 581	9.33 580	14.34 591	13.27 586	18.65 590	18.70 590	17.35 590	16.77 591	17.04 591	16.45 591	22.05 595	20.89 595	22.27 591	21.53 590	21.29 593	22.13 595

MEDIAN_ROB	21.21 592	24.62 597	23.47 594	19.58 588	19.65 591	13.22 584	10.96 581	17.88 592	17.00 592	22.14 595	22.02 592	20.86 592	20.36 592	21.06 592	19.71 592	25.63 596	24.13 596	26.21 593	25.20 592	25.17 594	25.38 596

AVERAGE_ROB	25.43 597	29.06 598	27.24 595	24.63 596	24.20 596	17.73 589	12.61 582	22.29 593	21.39 593	26.79 597	26.16 596	25.20 597	24.64 597	25.07 597	23.53 593	29.96 597	28.40 597	30.60 594	29.58 593	29.72 595	29.84 597

FlowAnything	23.14 594	19.87 593	20.79 591	22.50 593	22.74 593	38.39 594	55.46 594	26.89 594	28.72 596	20.77 594	22.29 595	22.07 593	22.72 593	23.99 593	27.41 597	13.60 590	16.55 594	12.15 587	14.36 589	15.97 590	15.52 591

CasAABBNet	23.10 593	19.86 592	20.64 590	22.47 592	22.73 592	38.41 595	55.50 596	26.89 594	28.70 595	20.61 592	22.15 593	22.08 594	22.75 594	23.99 593	27.36 595	13.59 589	16.48 592	12.14 586	14.27 587	15.95 589	15.53 592

LSM0	24.24 596	19.98 595	22.32 593	24.22 595	40.14 597	38.48 596	55.20 593	26.95 596	28.57 594	20.49 591	21.83 591	22.26 596	22.75 594	24.22 596	27.30 594	13.66 592	16.32 591	12.19 589	14.15 586	16.10 592	17.66 594

Selective-RAFT-Error	23.16 595	19.93 594	20.87 592	22.54 594	22.81 594	38.52 597	55.47 595	27.01 597	28.83 597	20.66 593	22.25 594	22.09 595	22.80 596	24.09 595	27.36 595	13.61 591	16.48 592	12.15 587	14.28 588	15.99 591	15.57 593

test_example2	101.33 598	108.28 599	68.15 597	98.43 597	106.93 598	89.75 598	102.43 598	36.80 598	97.65 598	129.04 598	130.15 598	65.26 598	66.62 598	92.11 598	80.24 598	144.10 598	199.48 598	81.81 598	103.01 598	125.01 598	101.27 598

ccccc		256.29 600		354.40 599	364.36 599	149.10 599		152.89 599		153.93 599		164.00 599		268.02 599		390.55 599	349.22 599	244.59 599	219.82 599	412.30 599

ASD4		6.65 582

Low-res two-view benchmark